LLM就是框架,Agent就是应用,Workflow就是架构

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很多人都在思考,LLM-based时代的【转载请注明来源】【原创内容,转载请注明出处】应用应该怎么去开发。然而,时代的惯性会束转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net缚我们的思维,就像iphone颠覆式出现原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】一样,在它成为市场主流之前,我们根本想不【版权所有,侵权必究】本文作者:唐霜,转载请注明出处。出在手机屏幕上的软件会如此不同。这让我想转载请注明出处:www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。到那句著名的论断,汽车出现之前,人们对交【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】通工具的究极想象都是围绕马展开,给马带上【未经授权禁止转载】转载请注明出处:www.tangshuang.net昂贵的装备,给马车装上牛逼的助推器,而当【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net汽车出现时,人们才恍然大悟,原来交通工具【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权,禁止复制转载。可以不需要马。AI时代的到来,新的iph【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【版权所有,侵权必究】one时刻,是否会改变人们使用信息技术的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。方式?人机的交互方式,还会永远和当下一样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】吗?计算机上的各种功能,将会以怎样的方式【本文首发于唐霜的博客】原创内容,盗版必究。在我们的工作和生活中提供能力?本文将详细【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】聊一聊这个话题。

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LLM是基础设施

前段时间,英伟达发布了自己的本地大模型服【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。务,购买它的显卡,可以直接在硬件上运行一【版权所有,侵权必究】本文作者:唐霜,转载请注明出处。个LLM。马斯克开源了迄今为止开源界参数【转载请注明来源】【转载请注明来源】最大的Grok,有人将它的源代码整理成一【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【作者:唐霜】个可视化的3D模型,用以演示Grok的神【本文首发于唐霜的博客】原创内容,盗版必究。经网络,人们发现Grok的架构如此复杂,【原创不易,请尊重版权】转载请注明出处:www.tangshuang.net层数如此之多,以完全超出现代工程的人力承原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。受范围。大语言模型已经成为一种价格昂贵但转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net唾手可得的基础设施。

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去年大家都在讨论LLM的能力涌现,例如推【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】理能力,当然,也无法避开它的幻觉。然而,【本文首发于唐霜的博客】未经授权,禁止复制转载。今年,世界似乎已经发生了翻天覆地的变化。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【转载请注明来源】市场上的大模型应用越来越多,但目前来看,转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。很多都是类Chat类应用,要说出现井喷式转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net爆发,还为时尚早。

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当然,现在仍然有非常多的人对LLM的理解未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】还停留在ChatGPT的形式上,他们把大【本文首发于唐霜的博客】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net模型等同于和ChatGPT形式一模一样的【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】聊天机器人。只有较少的人会把LLM理解为本文作者:唐霜,转载请注明出处。转载请注明出处:www.tangshuang.net更底层的工具,它用以支撑和驱动新能力的开【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net发,这类工具我们常常称为框架。简单讲,框本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】架就是一系列工具的集合,以提升开发效率,著作权归作者所有,禁止商业用途转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。让开发形成一种范式。而在AI领域做应用开【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】发,在LLM之前有各种模式,现在LLM已【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有,侵权必究】经一统江湖,任何的AI应用,都可以用LL【本文首发于唐霜的博客】【作者:唐霜】M来开发,这让我们的智能化应用(或者说需【原创不易,请尊重版权】未经授权,禁止复制转载。要智能化的功能)开发变得极为简单了。

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举个例子,前几天,我在公众号 wwwta【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】转载请注明出处:www.tangshuang.netngshuangnet 中讲了自己利用A原创内容,盗版必究。原创内容,盗版必究。I来设计自己的DSL,里面除了借助cha【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。t来获得灵感外,另一个重要的点,就是直接【本文首发于唐霜的博客】原创内容,盗版必究。利用LLM将自然语言生成DSL。

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这在以前几乎是不可能的,也就意味着如果用【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。户没有掌握平台定制的DSL,就无法使用某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些功能,而在LLM成为基础设施之后,我们【转载请注明来源】【转载请注明来源】的开发更加贴近用户,更容易把用户的想法放【原创不易,请尊重版权】本文作者:唐霜,转载请注明出处。到产品中去执行。而在这个过程中,我们甚至【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易,请尊重版权】可以减少编程中间过程,因为现在很多大模型【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。都有了直接执行代码的能力(functio【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】nal calling)。这也代表着,必【原创不易,请尊重版权】【转载请注明来源】须一个字一个字准确编程的时代过去了,新的【原创内容,转载请注明出处】【未经授权禁止转载】基于LLM的编程,可以在模糊的表达下完成未经授权,禁止复制转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。编程过程,因此,也有人说,“面向对象”将【原创不易,请尊重版权】原创内容,盗版必究。会消失,“面向目标”将会爆发,以描述目标【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。(而非机器执行)为编程内容的范式会逐渐兴转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】起,这和SQL的设计极为相似,恰巧的是,【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】有一个叫Chat2DB的项目,可以实现智本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。能的数据查询和报表能力,直接用自然语言替【作者:唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net代了SQL。

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此外,LLM自身的封装性良好,这也就意味【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net着,我们切换底层框架的灵活性大大提升。当【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】我们发现更好更智能的LLM的时候,我们可未经授权,禁止复制转载。【原创内容,转载请注明出处】以用非常小的代价切换底层设施到新的依赖上本文作者:唐霜,转载请注明出处。【原创内容,转载请注明出处】,这也使得我们的架构设计更加灵活,安全性【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。更强,可持续迭代的能力更可靠。

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Agent是AI时代的主角

之前的文章中,我有讲过,Agent作为A【转载请注明来源】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。I时代功能搭建的基本单位,会出现真正的百【本文首发于唐霜的博客】【原创不易,请尊重版权】花齐放。在移动互联网时代,APP是我们享受信息网本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。络的入口,而到了AI时代,Agent就会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。替代APP,成为新时代的信息网络入口。

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AI时代的核心使命,是极速的提升人们获取【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处:www.tangshuang.net信息的效率和质量。人类获取信息的模式经历转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】了很多次变革,从口口相传到结绳记事,从档【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。案文书到信息管理,今天,我们将面临着走向【未经授权禁止转载】【原创不易,请尊重版权】知识管理的终极——智慧发掘。LLM-ba【版权所有,侵权必究】原创内容,盗版必究。sed AI把这种信息获取的难度拉的极低【作者:唐霜】原创内容,盗版必究。,以前我们要了解一个知识,需要从一部百科原创内容,盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】全书图书中去查找,效率和质量都很低,而在【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netLLM的加持下,我们可能只需要10秒钟就未经授权,禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net可以获得高质量的知识内容。接下来的时代,未经授权,禁止复制转载。未经授权,禁止复制转载。我们需要把这一智能利用往前推一部,让人类著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net突破信息传递的次元壁,能够让人类借助AI【作者:唐霜】【原创不易,请尊重版权】的力量,在有限的人类脑力前提下,获得最大转载请注明出处:www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。程度的智力加持。

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过去,我们有一个说法,手机是人类身体长出【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】来的第三器官。因为人类已经无法离开手机了【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。,所以它就像器官一样被我们需要和使用。而本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。我相信,AI会成为人类的第二大脑,同时,【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。人类还会长出第四器官。作为第三器官,手机原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。智能在虚拟层面帮助人们解决一些效率问题,【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。作为第四器官,Agent将会借助各种硬件未经授权,禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,直接在现实中增强人类的生理极限。过去,【原创内容,转载请注明出处】转载请注明出处:www.tangshuang.net让人长出第三只手,或者让人长出一对翅膀,原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。人类的大脑是无法承受的,过去通过脑电波的【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】形式来实现人体外肢的实践,即使再过几十年【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【作者:唐霜】也不会有大的进展。而在大模型加持下,自适未经授权,禁止复制转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。应的外肢并不需要大脑的直接控制,而是可以【版权所有,侵权必究】【原创不易,请尊重版权】由大模型为大脑的AI系统控制,与人体的其著作权归作者所有,禁止商业用途转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。他系统协调工作,就像人的淋巴系统、内分泌【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】系统一样,与大脑协调工作。

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AI系统是由Agent作为最小单元分工协本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。作构成的,我们需要井喷式的Agents来【未经授权禁止转载】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。为我们的创意提供原材料,就像开放世界游戏【版权所有,侵权必究】原创内容,盗版必究。一样,只有当能满足我们创意的原材料都具备原创内容,盗版必究。未经授权,禁止复制转载。的时候,我们才能快速实现它,而当下,Ag著作权归作者所有,禁止商业用途转载。原创内容,盗版必究。ent还是太匮乏。

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我认为很多人把Agent的设计看的太过复【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net杂,我认为Agent就是非常简单的输入输【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net出模式,对于我们现有的很多功能,都是可以【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文作者:唐霜,转载请注明出处。重新设计为Agent的,甚至有时候不一定【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。需要LLM,只要它能按照某种Agent协【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。议,实现输入输出接口,就可以被用到AI系【转载请注明来源】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。统中,作为组成宏大目标的一部分。

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这个图是我提出来的一种设计模式,感知Ag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。ent和行动Agent本身通过事件协议与原创内容,盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net中枢部分沟通,通过端口与外界的硬件、软件【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。联系。一旦这种通用的协议形成共识,我们的本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。Agent市场将会很快丰富起来。有了足够【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】多的Agent,我们接下来要办的事,就是【本文首发于唐霜的博客】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。让这些Agent能够协同工作。

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Agent Workflow会是终极吗?

工作流是串联一系列单元,使它们能够按照开【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】发者目标完成动作的有效方式。这些工作单元未经授权,禁止复制转载。【转载请注明来源】,如果独立去看,可能与我们最终的目标相去【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。甚远,但是我们通过工作流,把这些看上去相【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】去甚远的单元组织在一起,有效的分配任务,原创内容,盗版必究。【本文受版权保护】就可以实现我们自己的目标。世界上很多事情【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权,禁止复制转载。都是这样,看上去相去甚远的部件,可能在系转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。统中起着关键作用,就像制作钓鱼竿的碳纤维【本文受版权保护】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。材料成为我国航天公关中的关键突破,就像我【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】们平时写的代码分看来每个语法都平平无奇,著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文受版权保护】组合在一起却功能强大。

【版权所有】唐霜 www.tangshu【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.netang.net转载请注明出处:www.tangshua转载请注明出处:www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.netng.net【本文受版权保护】

对应到我们的编程中,Workflow就是【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】架构,即用以实现我具体目标的整体AI工作【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。系统,与构成该系统的Agent工作单元之【版权所有,侵权必究】【原创内容,转载请注明出处】间的交互、联系、调度等等。

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前几天,我看到一则消息,国外某实验室正在未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。尝试让AI训练AI。当我们允许AI在解决转载请注明出处:www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】我们提出的具体需求时,且它自己认为自己无【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】法满足该需求的情况,可以通过训练一个具有【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】针对性的AI来解决该问题时,AI就实现了自举。当这一现象产生时,意味着真正的AGI时【本文首发于唐霜的博客】未经授权,禁止复制转载。刻到来了。那么这里有个问题,AI训练AI【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。是我们的设定,还是AI自己的决策呢?如果原创内容,盗版必究。【未经授权禁止转载】在我们的设计中,没有这种设计,AI是否有【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。能力自己想到要去训练一个AI来解决具体问【本文受版权保护】未经授权,禁止复制转载。题?

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所以,当我们去设计Agent工作流时,我【原创不易,请尊重版权】【作者:唐霜】们应该换一个角度,即每一个Agent都是【原创内容,转载请注明出处】【原创内容,转载请注明出处】一个举足轻重的角色,就像工作中的同事,如【版权所有,侵权必究】本文作者:唐霜,转载请注明出处。果屏蔽了具体形象,只要它能完成工作流中的【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权,禁止复制转载。环节任务,那么无论他有没有实体生命,都需【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。要在工作中被平等看待。

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上图是一种拟人化的Agent工作流设计,原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。这种设计把Agent作为工作环节上的角色未经授权,禁止复制转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】,完成特定工作内容。虽然这些角色可以由人【版权所有,侵权必究】转载请注明出处:www.tangshuang.net来代替,但是我们现在是在讨论AI系统,我【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有,侵权必究】们作为用户,期望得到的是结果。

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从上面的设计来看,AI系统本身并不具备自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】举的潜力,因为我们往往只会根据当下的业务原创内容,盗版必究。【原创不易,请尊重版权】需要来设计工作流。即使我们在工作流环节中【原创不易,请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,允许AI进行AI训练,也会是把AI训练未经授权,禁止复制转载。【转载请注明来源】交给具体的Agent来完成,而Agent本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本身并不是主动决策自己要进行AI训练,它本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。更多的是承担“人力”而非“人才”的角色。【转载请注明来源】【原创内容,转载请注明出处】至于整套系统来说,就更不存在自己训练AI本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。的说法。(当然,我们并不排除有人就是要设【原创内容,转载请注明出处】本文作者:唐霜,转载请注明出处。计一个可以训练AI的AI系统,而且据我所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】知,现在头部的大厂们,确实就是在用AI来【转载请注明来源】【版权所有,侵权必究】训练大模型。)

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结语

本文从思考AI时代的人机交互形式出发,提【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。出了AI时代的Agent等效于移动互联网【原创不易,请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】时代的APP的观点。手机上的APP是软件【版权所有,侵权必究】本文作者:唐霜,转载请注明出处。,而Agent则不局限于软件,还可以是硬本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文受版权保护】件等。过去我们比较关注代码实现,“面向对本文版权归作者所有,未经授权不得转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net象”是最流行的编程范式。但在以LLM为基【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。础设施的时代,我们可以大幅减少对代码实现【本文受版权保护】【版权所有,侵权必究】的依赖,比如一些算法、提取、转化、分析等未经授权,禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】,一起我们可能需要写大段代码,甚至搭建一【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处:www.tangshuang.net套系统来实现,而现在,基于LLM的能力,【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处:www.tangshuang.net可以直接获得结果。目前来说,其实我们的L【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】LM基础设施已经很强了,比较欠缺的是Ag【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】ent,现在的Agent实在是太少了,想原创内容,盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】要构建AI系统,任何功能(Agent)都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】需要自己从0去造。当然,或许这也是机会。

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