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最近会遇到跟dify或是fastGPT的对比问题,会同类对比,AIP是目前在维护的开源多Agent平台,类似于crewAI平台。
每个设计师思路不一,Agent平台的概念容易与同类产品类比,其实不然。这里为了方便AI助手或是应用统称为Agent。这也是为什么会从零搭建Agent平台的原因,而不是使用现有dify或是fastGPT,前期设计大概以下几个场景:
这些定位上,跟dify或是fastGPT会有比较大的设计差异,虽然在某些部分上,看起来类似,但总的差异还是比较大,每个产品的设计不一样,针对场景不一样,我有我思。
我所理解的Agent,是可以结合和解决到工作生活方方面面的,而不仅仅是chatbox(也许现阶段是这样),比如家居,会有一个家庭管家来管理生活方方面面。工作场景,应该是类似工作管家,根据我的情况完成我的工作。目前的AI结合貌似还不能达到这样,那退而求次,使用多个Agent来处理,下面我们从上往下阐述,体现差异点:
可以使用现成平台来形成多个Agent角色,通过ReAct或是flow等方式,或是特定场景插件,比如Cursor,形成比较强的自动化,他可以分担我一部分工作了,下面形成Agent团队能力。
再建立很多Agent之后,角色开始变得很多。会发现有重复的或是需要协作,另一个是结果的不准确性,需要结合工作流审批,人工确认等,这个时候希望它可以进一步交互,类似Swarm的handoffs 机制(交接),让对话之间可以转移,还可以有上下文,但是又不能过于自由,因为我想交接到指定角色,就会发现有审批修改需求,如果能融入现有工作流就更好。
这个时候会发现,类似产品的无法形成上面的工作,或是比较难,他的设计场景不是为了这个而设计的。
这里的处理方式是拉入到同一个频道中,多Agent间共享上下文,另外可以相互交互。
上面的Agent修改和调整还是为同一个,这样内容更为灵活和自定义,结合业务起来更加方便。
环境的感知执行是Agent能力体现之一。
前期一直疑惑Agent跟城市大脑的区别,城市大脑需要N多的感知数据,触点采集,给模型推理,结果之后给人做参考执行,前期城市大脑、小脑的方法论,业务场景都比较全面,这里参考同样的设计。
LLM的推理能力相对于以前的城市大脑AI能力已经是非常超越,可以运用在各个场景下面形成大脑推理模块。
同类的,我们给每个业务场景都加一个大脑,会不一样,会形成每个行业业务场景都有一个贾维斯,即钢铁侠的人工智能,这将是一个业务场景的改变,个人觉得还是有可能的。
好了,如何做这个推理大脑套件,类城市大脑设计,做了压缩版本或是轻量级的,如下图:
这里我们统一叫工作区,从业务的数据感知-推理-工具执行形成一个套件,这样在很多业务场景结合大脑推理套件,提高业务服务能力。
模块式分开的,非耦合性,大模型在这里的作用是推理能力,协调各个业务线进行。按理解,大模型的能力还为提高,类似o1,不断提升,后期业务也会随着科技的发展,AI的发展更加智能。
类似于一种期望,但是实现路径比较明确。
我们发现,结合Agent能力的业务场景,它会不断的学习(如果有LLM DevOps结合就更好),感知,成长。随着业务数据和推理的成熟,每个业务场景自动化智能化总会有最优点或是最高点,Agent在这个业务场景下的数量也同样有范围,形成一套Agent角色来支撑业务的运行。
这个时候达到超自动化的水平,或者换另一种说法,更接近于AGI,虽然不太喜欢这个词,但是概念上会更好符合场景,这个也是一个愿景和方向。
按当前的AI发展,推理能力的不断增强,业务场景的不断切入,路径会更加清晰,类似于汽车的L4级别发展历程,相对于汽车,业务场景上的成本会低很多,开发路线也会明确很多。
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