＜span class=“js_title_inner“＞Dify、LangChain、Cherry Studio、Milvus联手拆解大模型开发的未来范式＜/span＞
内容提要
在文心Moment大会上，专家探讨了Agent开发的未来，强调从简单的Prompt到深度智能体的转变，分析了单Agent与多Agent的优缺点，指出企业更需确定性。同时，RAG系统也在不断进化，未来将更加精细化。开发者需提升抽象工作流的能力，以适应AI时代的变化。
关键要点
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Agent开发面临从Demo到企业级落地的挑战，需关注上下文和RAG的必要性。
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专家一致认为，正在从简单的Prompt工程转向对上下文和工作流的深度掌控。
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非技术用户开始利用RAG和复杂上下文工程来解决实际问题，体现了大模型的平权概念。
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单Agent与多Agent的优缺点讨论中，确定性被认为比智能性更重要。
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未来的RAG系统将更加精细化，能够精准高亮关键信息，减少噪音。
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开发者需提升抽象工作流的能力，以适应AI时代的变化，形成可重复利用的工作流。
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提出准确问题、快速解决交付和思考复盘是AI使用的关键能力。
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未来人人都是超级个体，开发者需与AI工具融合，探索其能力边界。
延伸解读
Agent开发的转变
随着Agent开发从Demo向企业级落地的转变，开发者需要关注上下文的复杂性和RAG系统的重要性。简单的Prompt已无法满足需求，非技术用户也开始利用RAG来解决实际问题，这表明大模型的使用正在向更广泛的用户群体扩展。
单Agent与多Agent的选择
在单Agent与多Agent的讨论中，确定性被认为比智能性更为重要。企业在实际应用中更倾向于选择单Agent加工具的模式，以确保操作的可控性和稳定性。这种选择反映了企业对效率和可靠性的高度重视。
RAG系统的未来
未来的RAG系统将更加精细化，能够精准提取关键信息并减少噪音。这种进化将提升模型的回答质量，尤其在高价值场景中，精细化的管控将成为关键。开发者需要关注RAG的演变，以适应不断变化的需求。
延伸问答
Agent开发面临哪些主要挑战？
Agent开发面临从Demo到企业级落地的挑战，需关注上下文和RAG的必要性。
未来的RAG系统将如何演变？
未来的RAG系统将更加精细化，能够精准高亮关键信息，减少噪音。
单Agent与多Agent的优缺点是什么？
单Agent被认为在企业应用中更可控，确定性比智能性更重要，而多Agent可能导致不可控的拥堵。
非技术用户如何利用RAG解决问题？
非技术用户开始通过RAG和复杂上下文工程来控制幻觉，解决实际问题，体现了大模型的平权概念。
开发者在AI时代需要提升哪些能力？
开发者需提升抽象工作流的能力，以适应AI时代的变化，形成可重复利用的工作流。
如何提出准确的问题以提高AI使用效果？
提出准确问题、快速解决交付和思考复盘是AI使用的关键能力。
