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LLM智能体落地实战：避开99%的坑，只需这3个简单法则

2024-12-26 10:27  7

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# LLM智能体落地实战：避开99%的坑，只需这3个简单法则 ## 什么是智能体？ ### 定义：完全自主系统或预定义流程执行系统。 ### Anthropic视角：区分工作流和智能体架构。 ### 工作流 #### 描述：LLM和工具通过预定义代码路径编排。 #### 适用场景：处理定义明确的任务，提供可预测性和一致性。 ### 智能体 #### 描述：LLM动态指导自己的流程和工具使用，自主决定如何完成任务。 #### 适用场景：需要灵活性和模型驱动决策的场景。 ## 何时用，何时不用智能体？ ### 原则：越简单越好！只有在必要时才增加复杂度。 ### 权衡：延迟和成本换取更好的任务表现。 ## 框架，是蜜糖还是砒霜？ ### 框架选择：LangChain, Amazon Bedrock, Rivet, Vellum等。 ### 建议：先直接使用LLM API，理解底层机制。 ## 核心模式大揭秘 ### 基石：增强型LLM #### 能力：检索、工具和记忆。 #### 关注点：定制化和易用性。 ### 工作流：提示链 #### 描述：将任务分解为一系列步骤，每个LLM调用处理上一步的输出。 #### 适用场景：任务可以轻松地分解为固定的子任务。 ### 工作流：路由 #### 描述：对输入进行分类，并将其导向专门的后续任务。 #### 适用场景：复杂任务包含不同类别，可以通过准确处理分类。 ### 工作流：并行化 #### 形式：分段和投票。 #### 适用场景：提高速度或获得更高的置信度结果。 ### 工作流：协调器-工作者 #### 描述：中央LLM动态分解任务，委派给工作者LLM。 #### 适用场景：无法预测所需子任务的复杂任务。 ### 工作流：评估器-优化器 #### 描述：一个LLM调用生成响应，另一个LLM调用提供评估和反馈。 #### 适用场景：有明确的评估标准，迭代改进提供价值。 ### 智能体 #### 描述：从人类用户命令开始，独立规划和操作。 #### 适用场景：开放式问题，无法硬编码固定路径。 ## 组合和定制这些模式 ### 原则：保持设计简单，优先考虑透明度，精心设计ACI接口。 ### 成功关键：衡量性能并迭代实现。 ## 结论 ### 核心原则：简单性、透明度、精心设计ACI。 ### 最终目标：强大、可靠、可维护且受信任的智能体。
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