构建高效智能体
💡
原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。
📝
内容提要
本文探讨构建高效AI智能体系统的方法，区分工作流与智能体，介绍五种核心模式。强调从简单方案入手，逐步增加复杂性，并建议在沙盒环境中进行测试。智能体适用于客户支持和编码任务，成功实现依赖于简单且可组合的模式。
🎯
关键要点
- 本文探讨构建高效AI智能体系统的方法，区分工作流与智能体。
- 介绍五种核心模式：提示词链、路由、并行化、编排器-工作者、评估器-优化器。
- 强调从简单方案入手，逐步增加复杂性，并建议在沙盒环境中进行测试。
- 智能体适用于客户支持和编码任务，成功依赖于简单且可组合的模式。
- 智能体系统通常以延迟和成本为代价来获得更好的任务性能。
- 建议开发人员直接使用大语言模型API，避免复杂框架带来的额外抽象层。
- 构建模块是增强型大语言模型，通过检索、工具和记忆等功能提升能力。
- 提示词链适用于可以清晰分解为固定子任务的任务。
- 路由工作流适用于有明确类别的复杂任务，能够分类并引导输入。
- 并行化工作流适用于可以同时处理的任务，提高速度和可信度。
- 编排器-工作者工作流适用于无法预测所需子任务的复杂任务。
- 评估器-优化器工作流适用于有明确评估标准的任务，能提供可衡量的价值。
- 智能体的自主性使其适用于开放式问题，但需在可信环境中扩展任务。
- 成功的关键在于衡量性能并对实现进行迭代，复杂性应在必要时增加。
- 客户支持和编码智能体展示了智能体在实际应用中的价值。
➡️
