事件背景【本文首发于唐霜的博客】
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【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。今天一篇“吴恩达：AI智能体工作流……超【未经授权禁止转载】【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【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.net了原文【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】，觉得现在的媒体有点脑残夸张，用标题取胜【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。。实际上吴的意思是通过agent wor【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netkflows可以大幅提高LLMs的输出表著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创不易，请尊重版权】现（performance），因此，他猜转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net测今年构建agent工作流会是一个比基础著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net模型建设更重要的趋势，他自己也会投入更多【原创内容，转载请注明出处】【未经授权禁止转载】注意力在这件事上。
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。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】通过吴的实验，在相同的一个任务目标中，“GPT-3.5 (zero shot) 【本文受版权保护】【本文受版权保护】正确率为48.1%。GPT-4 (zer【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。o shot) 的表现更好，为67.0%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。。然而，从GPT-3.5到GPT-4的提【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文首发于唐霜的博客】升与合并迭代智能体工作流相比显得微不足道【原创不易，请尊重版权】【原创内容，转载请注明出处】。实际上，在智能体循环里运行，GPT-3【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。.5可以达到95.1%的正确率”。这说明一个非常关键的问题，著作权归作者所有，禁止商业用途转载。以前我们会认为GPT-4会被GPT-3.【版权所有，侵权必究】转载请注明出处：www.tangshuang.net5强很多，但是在agent workfl【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。ows的加持下，两者的差别却几乎没有，可【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.net见，在面对具体问题的时候，AI的智能程度【转载请注明来源】原创内容，盗版必究。，并不能绝对的决定它的最终表现，而通过好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】的软件架构，也能明显提升目标效果。未经授权，禁止复制转载。
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有了这样的一个认识基础，我们有理由相信，本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】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】未经授权，禁止复制转载。好的解决实际问题，而非在基础模型建设上，未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】拼命的持续投入。这对我们现在业界的情况冲【原创内容，转载请注明出处】【作者：唐霜】击还是挺大的，因为包括openAI在内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。厂商，现在都在做基础模型的竞赛，GPT-【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。4之后，很快就会出GPT-5，其他厂商也【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net在宣称自己的模型比GPT-4更优秀。然而转载请注明出处：www.tangshuang.net【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【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】 workflows优化后的应用相比，结本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。果就会差强人意。这也就是为什么吴说自己会【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】在今年更加专注智能体工作流这件事。
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转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。吴在同篇推送中提出了基于工作流思路，有4【未经授权禁止转载】【作者：唐霜】种智能体的设计模式，可以帮助我们实现利用【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】workflow来优化LLMs表现。这4【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。种模式分别是：
【作者：唐霜】【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。- Reflection：LLM审查自己的工【本文首发于唐霜的博客】原创内容，盗版必究。作，提出改进的方法。 著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】【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。
- Tool use：LLM被赋予工具，如网【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。络搜索，代码执行，或任何其他功能，以帮助【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。它收集信息，采取行动，或处理数据。 【原创不易，请尊重版权】【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】【版权所有，侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net
- Planning：LLM提出并执行一个多【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】步骤计划来实现一个目标（例如，编写一篇文本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】章的大纲，然后进行在线研究、编写草稿，等【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】等）。 【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。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
- Multi-agent collabor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】ation：多个AI智能体一起工作，分解原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。任务、讨论和辩论想法，提出比单个智能体更【作者：唐霜】【原创不易，请尊重版权】好的解决方案。 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。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【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【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。都out了。目前业界的发展很快，前3种都【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创内容，转载请注明出处】是古早的方法，人工也可以操作，其中too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。l use就包括了RAG知识库模式。就目【原创不易，请尊重版权】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net前来看，主流的趋势是第4种，即multi【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】-agent模式，这在我上一篇博客中已经本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。解释过了，这里就不再过多解释。目前市面上【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】能够出来令人感到一点惊艳的，大部份都是采本文作者：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。用这种模式，例如Devin，它作为一个用【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。来编程的程序员AI，本质上它自己并不只完著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有，侵权必究】成程序员的工作，它还要完成研发流程上各个【版权所有，侵权必究】【原创不易，请尊重版权】角色的工作，例如任务理解和拆分（研发PM【原创内容，转载请注明出处】【原创内容，转载请注明出处】）、测试（QA）、质量评估、部署上线（D【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。evOps）等等，最终在一个工作流生命周【原创不易，请尊重版权】【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。常惊艳的感觉。另外，从概念上讲multi【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】-agent模式不是智能体本身的设计模式【版权所有，侵权必究】原创内容，盗版必究。，而是构建AI智能系统的模式，当然，如果【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。把一个具有复杂设计的系统也作为智能体，也转载请注明出处：www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】是可以的，那就是一个包含了内部agent【转载请注明来源】【原创内容，转载请注明出处】的big agent。
转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】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。多智能体工作流本文作者：唐霜，转载请注明出处。
本文作者：唐霜，转载请注明出处。【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。，本质上是因为系统论原理【本文受版权保护】。就像人类社会的生产一样，独立一个人的生【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net产能力是有限的，但是如果形成一个组织（如【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【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【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】，提升效率，就可以达到1+1>2的转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】效果。因此，工作流模式解决实际问题，我也【原创内容，转载请注明出处】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。认为是目前为止最好的应用路径。从AI的发【原创内容，转载请注明出处】【原创内容，转载请注明出处】展来看，智能程度的提升就像人脑智力水平高【版权所有，侵权必究】【本文首发于唐霜的博客】，然而实际要干活，还是得靠智力水平一般，【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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。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。【版权所有，侵权必究】的方向一定是基于系统论的应用层构建。
原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】【作者：唐霜】【原创不易，请尊重版权】【版权所有，侵权必究】以LangGraph为例，它已经是按mu【本文受版权保护】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。lti-agent模式设计好的框架，开发【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。者只需要按照它的使用方法，完成下面3件事【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net，就可以开发出自己的AI工作流：
【版权所有，侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。【版权所有，侵权必究】- 工具定义【作者：唐霜】 转载请注明出处：www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】
- LLM接入【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。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，侵权必究】未经授权，禁止复制转载。
- 流程定义原创内容，盗版必究。 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。【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】
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【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】，也可以是驱动本地软件、硬件等，通过这些本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。工具，agent才能产生实际的生产效果。【版权所有，侵权必究】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】流程定义部分比较复杂，这里面就需要定义做【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。这件事应该如何去划分职责，如何规划阶段，【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创不易，请尊重版权】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】【本文首发于唐霜的博客】的条件，如何去执行动作等等。它在设计上提【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。供了3中模式：
原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】多智能体协同模式【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net
【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。也就是吴恩达所指出的Multi-agen【转载请注明来源】转载请注明出处：www.tangshuang.nett collaboration，这种模式【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。通过将多个智能体囊括在一个工作流中，协同【版权所有，侵权必究】未经授权，禁止复制转载。工作来提升产出的质量。
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监督人模式【本文受版权保护】
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可以看出，一方面，我们需要让分工更加明确【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。，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。转载请注明出处：www.tangshuang.net高效；另一方面，我们需要让这些agent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。协同起来，通过有效的组织、联系、反馈，来原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】让整套工作流运作更加高效。
著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。结语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。【原创不易，请尊重版权】【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【版权所有，侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netents以workflow的模式来进行工【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】作，可能会是将来AI应用的主要开发模式。【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。在这样的体系中，分工会越来越细，每一个a【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。gent都可以在单独某个方面具备更优秀的著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。能力，这也意味着在一套系统中，我们可能需【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】要多个领域的小模型原创内容，盗版必究。或者【原创不易，请尊重版权】经过微调的LLM【原创内容，转载请注明出处】。同时，我们也可以看到，由于分工很细，有本文作者：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。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。原创内容，盗版必究。采用耗能更小的技术架构来实现这类agen著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】t，只有那种需要非常高智能的agent，【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net我们才可能需要比GPT-4更高智能的大模本文作者：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。型，这就显得更加环保【未经授权禁止转载】，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】【未经授权禁止转载】缓解作用。另外一方面，由于这种越来越细的【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】分工，我们需要一个agent market转载请注明出处：www.tangshuang.net来随时扩展系统能力，当用户在平台上准备让【作者：唐霜】【原创内容，转载请注明出处】AI完成自己的任务，但是又没有在当前系统【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。中看到可以实现自己需要的能力的agent【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。时，可以便捷的在market上载入新的a【作者：唐霜】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】gent。基于这一思考，我们就会豁然开朗【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net，为什么吴恩达会认为智能体工作流会是今年【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。一个重要的课题了。
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