事件背景
今天一篇“吴恩达：AI智能体工作流……超【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。过下一代基础模型”的文章刷屏，随后我去看本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】了原文，觉得现在的媒体有点脑残夸张，用标题取胜【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。。实际上吴的意思是通过agent wor【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。kflows可以大幅提高LLMs的输出表【版权所有，侵权必究】【本文受版权保护】现（performance），因此，他猜【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。测今年构建agent工作流会是一个比基础【转载请注明来源】转载请注明出处：www.tangshuang.net模型建设更重要的趋势，他自己也会投入更多【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文作者：唐霜，转载请注明出处。注意力在这件事上。
【本文首发于唐霜的博客】【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。通过吴的实验，在相同的一个任务目标中，“GPT-3.5 (zero shot) 【版权所有，侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】正确率为48.1%。GPT-4 (zer【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】o shot) 的表现更好，为67.0%【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。。然而，从GPT-3.5到GPT-4的提未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】升与合并迭代智能体工作流相比显得微不足道【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。。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。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。.5可以达到95.1%的正确率”。这说明一个非常关键的问题，以前我们会认为GPT-4会被GPT-3.【原创内容，转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】5强很多，但是在agent workfl【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netows的加持下，两者的差别却几乎没有，可【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创内容，转载请注明出处】见，在面对具体问题的时候，AI的智能程度本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】，并不能绝对的决定它的最终表现，而通过好【转载请注明来源】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。
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有了这样的一个认识基础，我们有理由相信，【版权所有，侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】通过应用层面的模式运用和架构设计，可以更【版权所有，侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】好的解决实际问题，而非在基础模型建设上，【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。拼命的持续投入。这对我们现在业界的情况冲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击还是挺大的，因为包括openAI在内的【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。厂商，现在都在做基础模型的竞赛，GPT-【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】4之后，很快就会出GPT-5，其他厂商也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在宣称自己的模型比GPT-4更优秀。然而【本文受版权保护】转载请注明出处：www.tangshuang.net，如果这些基础模型的表现和通过agent转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net workflows优化后的应用相比，结【原创不易，请尊重版权】转载请注明出处：www.tangshuang.net果就会差强人意。这也就是为什么吴说自己会【作者：唐霜】【版权所有，侵权必究】在今年更加专注智能体工作流这件事。
【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】智能体设计模式
吴在同篇推送中提出了基于工作流思路，有4本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】种智能体的设计模式，可以帮助我们实现利用【原创不易，请尊重版权】【本文首发于唐霜的博客】workflow来优化LLMs表现。这4本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】种模式分别是：
【原创不易，请尊重版权】【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net- Reflection：LLM审查自己的工原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。作，提出改进的方法。 【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】
- Tool use：LLM被赋予工具，如网原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net络搜索，代码执行，或任何其他功能，以帮助转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。它收集信息，采取行动，或处理数据。 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】【转载请注明来源】
- Planning：LLM提出并执行一个多【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】步骤计划来实现一个目标（例如，编写一篇文著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。章的大纲，然后进行在线研究、编写草稿，等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。等）。 【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。
- Multi-agent collabor本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】ation：多个AI智能体一起工作，分解【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。任务、讨论和辩论想法，提出比单个智能体更【本文受版权保护】【版权所有，侵权必究】好的解决方案。 【版权所有，侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】
其实，从我个人的角度来看，前3种模式基本【本文受版权保护】【作者：唐霜】都out了。目前业界的发展很快，前3种都未经授权，禁止复制转载。【转载请注明来源】是古早的方法，人工也可以操作，其中too【未经授权禁止转载】【作者：唐霜】l use就包括了RAG知识库模式。就目【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。前来看，主流的趋势是第4种，即multi【版权所有，侵权必究】未经授权，禁止复制转载。-agent模式，这在我上一篇博客中已经【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。解释过了，这里就不再过多解释。目前市面上转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】能够出来令人感到一点惊艳的，大部份都是采本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文受版权保护】用这种模式，例如Devin，它作为一个用转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net来编程的程序员AI，本质上它自己并不只完【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。成程序员的工作，它还要完成研发流程上各个著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net角色的工作，例如任务理解和拆分（研发PM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】）、测试（QA）、质量评估、部署上线（D【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netevOps）等等，最终在一个工作流生命周【版权所有，侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】期中生产产物（而非代码碎片），从而给人非【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有，侵权必究】常惊艳的感觉。另外，从概念上讲multi【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】-agent模式不是智能体本身的设计模式【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。，而是构建AI智能系统的模式，当然，如果【本文受版权保护】【作者：唐霜】把一个具有复杂设计的系统也作为智能体，也【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】是可以的，那就是一个包含了内部agent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。的big agent。
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】【作者：唐霜】多智能体工作流
工作流可以有效的帮我们提升工作的成果质量【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，本质上是因为系统论原理。就像人类社会的生产一样，独立一个人的生本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】产能力是有限的，但是如果形成一个组织（如【本文受版权保护】【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【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】，提升效率，就可以达到1+1>2的【作者：唐霜】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【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】认为是目前为止最好的应用路径。从AI的发【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。展来看，智能程度的提升就像人脑智力水平高未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】，然而实际要干活，还是得靠智力水平一般，【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】但是勤奋努力的个体来实现。所以，未来当我【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。们拥有足够智力水平的LLM底座之后，发展未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】的方向一定是基于系统论的应用层构建。
【原创不易，请尊重版权】【作者：唐霜】【作者：唐霜】以LangGraph为例，它已经是按mu【版权所有，侵权必究】原创内容，盗版必究。lti-agent模式设计好的框架，开发【转载请注明来源】【原创不易，请尊重版权】者只需要按照它的使用方法，完成下面3件事【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。，就可以开发出自己的AI工作流：
原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】未经授权，禁止复制转载。- 工具定义 【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。原创内容，盗版必究。
- LLM接入 【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。
- 流程定义 【作者：唐霜】【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。未经授权，禁止复制转载。
工具是最终干实事的部分，可以调用网络接口转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】，也可以是驱动本地软件、硬件等，通过这些【本文受版权保护】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】工具，agent才能产生实际的生产效果。未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】流程定义部分比较复杂，这里面就需要定义做【原创不易，请尊重版权】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，【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。每个阶段不同角色应该做什么事，达到什么样【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。的条件，如何去执行动作等等。它在设计上提【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。供了3中模式：
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net多智能体协同模式
著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。也就是吴恩达所指出的Multi-agen【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。t collaboration，这种模式【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。通过将多个智能体囊括在一个工作流中，协同未经授权，禁止复制转载。【转载请注明来源】工作来提升产出的质量。
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监督人模式
【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。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。这种模式下，agent之间不再共享同一个转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。暂存器，各自独立工作，通过监督人（Sup【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】ervisor）来进行协调和最终的输出。
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分层次团队模式
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。在监督人模式的基础上，不同agent被分【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】为多个team，在一个team内的age本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文首发于唐霜的博客】nts可以更高效的协作。最终，多个tea本文作者：唐霜，转载请注明出处。【本文受版权保护】m通过监督人进行协调和最终输出。
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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】本文作者：唐霜，转载请注明出处。，一件事由一个agent完成，这样可以更【本文首发于唐霜的博客】【作者：唐霜】高效；另一方面，我们需要让这些agent【作者：唐霜】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net协同起来，通过有效的组织、联系、反馈，来转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】让整套工作流运作更加高效。
【本文受版权保护】【转载请注明来源】结语
从本文中，你肯定可以发现一些规律，即ag原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。ents以workflow的模式来进行工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】作，可能会是将来AI应用的主要开发模式。转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】在这样的体系中，分工会越来越细，每一个a转载请注明出处：www.tangshuang.net【作者：唐霜】gent都可以在单独某个方面具备更优秀的本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。能力，这也意味着在一套系统中，我们可能需【转载请注明来源】【原创内容，转载请注明出处】要多个领域的小模型或者经过微调的LLM。同时，我们也可以看到，由于分工很细，有【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】不少agent的功能愈发单一，我们就可以著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】采用耗能更小的技术架构来实现这类agen【本文受版权保护】【转载请注明来源】t，只有那种需要非常高智能的agent，【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。我们才可能需要比GPT-4更高智能的大模【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】型，这就显得更加环保，对当下芯片资源、电力资源紧张感有一定的【转载请注明来源】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【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【作者：唐霜】分工，我们需要一个agent market来随时扩展系统能力，当用户在平台上准备让转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。AI完成自己的任务，但是又没有在当前系统【未经授权禁止转载】【原创不易，请尊重版权】中看到可以实现自己需要的能力的agent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。时，可以便捷的在market上载入新的a本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】gent。基于这一思考，我们就会豁然开朗【本文受版权保护】【原创不易，请尊重版权】，为什么吴恩达会认为智能体工作流会是今年【原创不易，请尊重版权】转载请注明出处：www.tangshuang.net一个重要的课题了。
【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net2024-03-28 3510
