如何规划agent智能体工作流

1实现目的，与传统编程的不同之处

2算力预算，灵活度

3运维，日志

 

1实现目的，与传统编程的不同之处

agent智能体与传统ai的不同之处，是它具有一定的简单思维能力，有一定的（依照案例）判断

json格式应答可以操作调用已编程的程序接口、服务，执行任务

举例：

传统购物网站：登录网址选择列表商品（搜索）支付生成订单（）购买商品发货

agent购物助手：用户询问，（拆解用户需求）返回商品列表，用户下单（支付结果），判断最优发货线路。

 

2算力预算，灵活度

llm在用户交互流程中，在何处介入，以多少权重的何种角色介入

是以固定流程Plan-and-Execute（固定流程增强执行），还是ReAct（Reasoning + Acting） ai自主决定下一步动作

 

 

react模式对算力的消耗是空前的，一个固定需求（携带情节的视频生成）：

-llm，我想要一个xxxx情节的视频

-user，好的，正在编写小说情节，如下：xxxxxx

-llm，确认

-user，拆解成数个片段分镜

-llm，确认

-user，好的，搜索到相关片段，可以重新改变

-llm，好的

-user，生成第一个片段，检查审阅，可以通过

-user，生成第二个片段

-user，拼接中

-user，成品审阅，检验校正

-user，好的，已完成您想要的任务

 

3运维，日志

agent比传统编程，多了一个token消耗的记录、行为路径的编排。