事件背景【原创不易，请尊重版权】
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。未经授权，禁止复制转载。今天一篇“吴恩达：AI智能体工作流……超【版权所有，侵权必究】【版权所有，侵权必究】过下一代基础模型”的文章刷屏，随后我去看原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】了原文本文作者：唐霜，转载请注明出处。，觉得现在的媒体有点脑残夸张，用标题取胜未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】。实际上吴的意思是通过agent wor【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。kflows可以大幅提高LLMs的输出表本文版权归作者所有，未经授权不得转载。原创内容，盗版必究。现（performance），因此，他猜本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有，侵权必究】测今年构建agent工作流会是一个比基础【原创内容，转载请注明出处】【未经授权禁止转载】模型建设更重要的趋势，他自己也会投入更多本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。注意力在这件事上。
著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。通过吴的实验，在相同的一个任务目标中，“GPT-3.5 (zero shot) 未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net正确率为48.1%。GPT-4 (zer【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】o shot) 的表现更好，为67.0%【本文受版权保护】【原创不易，请尊重版权】。然而，从GPT-3.5到GPT-4的提【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net升与合并迭代智能体工作流相比显得微不足道【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net。实际上，在智能体循环里运行，GPT-3著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【转载请注明来源】.5可以达到95.1%的正确率”。这说明一个非常关键的问题，【版权所有，侵权必究】以前我们会认为GPT-4会被GPT-3.【原创内容，转载请注明出处】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】5强很多，但是在agent workfl【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】ows的加持下，两者的差别却几乎没有，可【未经授权禁止转载】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】见，在面对具体问题的时候，AI的智能程度原创内容，盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】，并不能绝对的决定它的最终表现，而通过好【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。的软件架构，也能明显提升目标效果。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net
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有了这样的一个认识基础，我们有理由相信，【原创内容，转载请注明出处】本文作者：唐霜，转载请注明出处。通过应用层面的模式运用和架构设计，可以更【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】好的解决实际问题，而非在基础模型建设上，【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】拼命的持续投入。这对我们现在业界的情况冲【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。击还是挺大的，因为包括openAI在内的【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。厂商，现在都在做基础模型的竞赛，GPT-【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。4之后，很快就会出GPT-5，其他厂商也著作权归作者所有，禁止商业用途转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。在宣称自己的模型比GPT-4更优秀。然而未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】，如果这些基础模型的表现和通过agent【原创内容，转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】 workflows优化后的应用相比，结【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】果就会差强人意。这也就是为什么吴说自己会原创内容，盗版必究。【原创不易，请尊重版权】在今年更加专注智能体工作流这件事。
原创内容，盗版必究。原创内容，盗版必究。【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net智能体设计模式【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易，请尊重版权】转载请注明出处：www.tangshuang.net吴在同篇推送中提出了基于工作流思路，有4原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】种智能体的设计模式，可以帮助我们实现利用本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有，侵权必究】workflow来优化LLMs表现。这4【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】种模式分别是：
【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。- Reflection：LLM审查自己的工【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】作，提出改进的方法。 【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。
- Tool use：LLM被赋予工具，如网【未经授权禁止转载】【原创内容，转载请注明出处】络搜索，代码执行，或任何其他功能，以帮助【作者：唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net它收集信息，采取行动，或处理数据。 转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】
- Planning：LLM提出并执行一个多未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】步骤计划来实现一个目标（例如，编写一篇文【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】章的大纲，然后进行在线研究、编写草稿，等转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】等）。 未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net
- Multi-agent collabor转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】ation：多个AI智能体一起工作，分解原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】任务、讨论和辩论想法，提出比单个智能体更【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】好的解决方案。 【原创不易，请尊重版权】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】
其实，从我个人的角度来看，前3种模式基本未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】都out了。目前业界的发展很快，前3种都原创内容，盗版必究。【原创不易，请尊重版权】是古早的方法，人工也可以操作，其中too【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】l use就包括了RAG知识库模式。就目【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】前来看，主流的趋势是第4种，即multi【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文作者：唐霜，转载请注明出处。-agent模式，这在我上一篇博客中已经未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。解释过了，这里就不再过多解释。目前市面上【原创不易，请尊重版权】【作者：唐霜】能够出来令人感到一点惊艳的，大部份都是采【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有，侵权必究】用这种模式，例如Devin，它作为一个用【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。来编程的程序员AI，本质上它自己并不只完转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net成程序员的工作，它还要完成研发流程上各个未经授权，禁止复制转载。【作者：唐霜】角色的工作，例如任务理解和拆分（研发PM【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。）、测试（QA）、质量评估、部署上线（D未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。evOps）等等，最终在一个工作流生命周本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】期中生产产物（而非代码碎片），从而给人非本文作者：唐霜，转载请注明出处。【未经授权禁止转载】常惊艳的感觉。另外，从概念上讲multi【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】-agent模式不是智能体本身的设计模式【转载请注明来源】【转载请注明来源】，而是构建AI智能系统的模式，当然，如果【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。把一个具有复杂设计的系统也作为智能体，也本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创内容，转载请注明出处】是可以的，那就是一个包含了内部agent【作者：唐霜】未经授权，禁止复制转载。的big agent。
【版权所有，侵权必究】【原创不易，请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net多智能体工作流未经授权，禁止复制转载。
【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。工作流可以有效的帮我们提升工作的成果质量【原创不易，请尊重版权】【转载请注明来源】，本质上是因为系统论原理未经授权，禁止复制转载。。就像人类社会的生产一样，独立一个人的生【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。产能力是有限的，但是如果形成一个组织（如【原创不易，请尊重版权】【未经授权禁止转载】公司）来进行生产，通过系统化的分工和管理【原创内容，转载请注明出处】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。，提升效率，就可以达到1+1>2的原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。效果。因此，工作流模式解决实际问题，我也著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net认为是目前为止最好的应用路径。从AI的发【转载请注明来源】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】展来看，智能程度的提升就像人脑智力水平高本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】，然而实际要干活，还是得靠智力水平一般，【版权所有，侵权必究】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。但是勤奋努力的个体来实现。所以，未来当我本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文受版权保护】们拥有足够智力水平的LLM底座之后，发展【作者：唐霜】本文作者：唐霜，转载请注明出处。的方向一定是基于系统论的应用层构建。
【原创内容，转载请注明出处】【版权所有，侵权必究】转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】以LangGraph为例，它已经是按mu【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创内容，转载请注明出处】lti-agent模式设计好的框架，开发未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】者只需要按照它的使用方法，完成下面3件事转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】，就可以开发出自己的AI工作流：
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net- 工具定义【未经授权禁止转载】 著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创内容，转载请注明出处】
- LLM接入原创内容，盗版必究。 著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有，侵权必究】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。
- 流程定义【未经授权禁止转载】 【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net
工具是最终干实事的部分，可以调用网络接口本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【作者：唐霜】，也可以是驱动本地软件、硬件等，通过这些【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有，侵权必究】工具，agent才能产生实际的生产效果。原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。流程定义部分比较复杂，这里面就需要定义做【版权所有，侵权必究】未经授权，禁止复制转载。这件事应该如何去划分职责，如何规划阶段，本文作者：唐霜，转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net每个阶段不同角色应该做什么事，达到什么样本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】的条件，如何去执行动作等等。它在设计上提原创内容，盗版必究。【原创内容，转载请注明出处】供了3中模式：
【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。多智能体协同模式【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】
【原创不易，请尊重版权】转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】也就是吴恩达所指出的Multi-agen【版权所有，侵权必究】转载请注明出处：www.tangshuang.nett collaboration，这种模式【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】通过将多个智能体囊括在一个工作流中，协同本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创不易，请尊重版权】工作来提升产出的质量。
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可以看出，一方面，我们需要让分工更加明确【作者：唐霜】转载请注明出处：www.tangshuang.net，一件事由一个agent完成，这样可以更本文作者：唐霜，转载请注明出处。【未经授权禁止转载】高效；另一方面，我们需要让这些agent【作者：唐霜】未经授权，禁止复制转载。协同起来，通过有效的组织、联系、反馈，来【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】让整套工作流运作更加高效。
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【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net从本文中，你肯定可以发现一些规律，即ag转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】ents以workflow的模式来进行工【本文受版权保护】【本文受版权保护】作，可能会是将来AI应用的主要开发模式。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。未经授权，禁止复制转载。在这样的体系中，分工会越来越细，每一个a【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.netgent都可以在单独某个方面具备更优秀的原创内容，盗版必究。【未经授权禁止转载】能力，这也意味着在一套系统中，我们可能需未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。要多个领域的小模型【版权所有，侵权必究】或者【原创内容，转载请注明出处】经过微调的LLM本文作者：唐霜，转载请注明出处。。同时，我们也可以看到，由于分工很细，有【原创内容，转载请注明出处】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。不少agent的功能愈发单一，我们就可以本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】采用耗能更小的技术架构来实现这类agen【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。t，只有那种需要非常高智能的agent，【本文受版权保护】【版权所有，侵权必究】我们才可能需要比GPT-4更高智能的大模原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。型，这就显得更加环保【作者：唐霜】，对当下芯片资源、电力资源紧张感有一定的本文版权归作者所有，未经授权不得转载。未经授权，禁止复制转载。缓解作用。另外一方面，由于这种越来越细的【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】分工，我们需要一个agent market【未经授权禁止转载】来随时扩展系统能力，当用户在平台上准备让未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。AI完成自己的任务，但是又没有在当前系统【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net中看到可以实现自己需要的能力的agent【作者：唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net时，可以便捷的在market上载入新的a【转载请注明来源】本文作者：唐霜，转载请注明出处。gent。基于这一思考，我们就会豁然开朗原创内容，盗版必究。【作者：唐霜】，为什么吴恩达会认为智能体工作流会是今年【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】一个重要的课题了。
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