“智能體和工作流是大模型應(yīng)用的一體兩面，其兩者既有區(qū)別也有聯(lián)系，更多的是相輔相成。”Agent智能體和workflow工作流是人工智能領(lǐng)域非常重要的兩個概念，很多人弄不清楚智能體和工作流的區(qū)別，甚至?xí)J(rèn)為它們是一回事。所以，今天我們就來討論一下智能體和工作流的區(qū)別與聯(lián)系。智能體與工作流Agent——智能體Agent智能體是大模型應(yīng)用場景中一個非常重要的方向，也有很多人認(rèn)為其是通向AGI——通用人工智能的必經(jīng)之路；智能體...

“智能體中，大模型就是人，工具就是人使用的工具，提示詞就是你想讓大模型做什么，以及怎么做。”智能體作為AI領(lǐng)域潛力無限的一個應(yīng)用方向，很多技術(shù)從業(yè)者都撲在了智能體上，同時也有更多的人想入行智能體開發(fā)；但面對智能體領(lǐng)域各種亂七八糟的新概念，新名詞很多人都不知道該從哪下手，以及怎么下手。特別是智能體是結(jié)合大模型LLM+Prompt+Tools組成的一個復(fù)合概念；最重要的是很多人剛開始很難弄明白大模型都是干啥的，以及...

“不同的模型可能具有完全不同的風(fēng)格表現(xiàn)，而不同的風(fēng)格適合不同的應(yīng)用場景。”在之前的文章中說過，要把大模型當(dāng)做一個人；不同的模型就是具備不同能力的人，有“人”擅長寫作，有“人”擅長繪畫，還有人擅長邏輯推理。而在最近使用chatGPT和DeepSeek的過程中發(fā)現(xiàn)，兩個模型在相同的領(lǐng)域內(nèi)擁有完全不同的表現(xiàn)；DeepSeek就像一臺嚴(yán)密的機(jī)器，擅長處理復(fù)雜的任務(wù)；而chatGPT更像一個有感情的人，更擅長人類情感方面的處理，比如...

“智能體的核心是LLM，方法是Prompt，重要組件是Tools。”開發(fā)智能體有一個核心原則——那就是智能體的核心是大模型，不論多么復(fù)雜的智能體都是基于這個原則開發(fā)的。為什么這么說？原因就在于很多人沒有理解這句話，簡單來說就沒搞明白大模型的運(yùn)行流程是什么樣的；而且面對市面上各種開發(fā)框架和開源項(xiàng)目，都把智能體的核心操作封裝起來了，而對于我們很多開發(fā)者來說，這些智能體的運(yùn)行過程就是一個黑盒，也不懂得其中的原理。...

“ReAct思考和行動，既是一種方法論，也是一種范式，更是一種提示詞模板，還是一種Agent智能體的開發(fā)方式。”目前基于大模型構(gòu)建上層應(yīng)用，其中很大的一個問題就是大模型的能力不足，特別是在復(fù)雜場景下的邏輯思維能力，明顯存在嚴(yán)重的缺陷；而且由于安全性問題，大模型整體運(yùn)行過程是一個黑盒模型，我們并不知道其內(nèi)部到底是怎么運(yùn)作的。因此，這時就需要一種方式讓大模型給出具體的思考和行動過程，一是為了弄明白大模型是怎...

“大模型只是一種可插拔組件，提示詞才是核心。”關(guān)于提示詞的重要性應(yīng)該沒什么好說的了，可以說現(xiàn)在所有的基于大模型構(gòu)建的應(yīng)用都是以提示詞作為核心切入點(diǎn)；不管是RAG還是智能體，無外如是。對從事大模型應(yīng)用的開發(fā)者來說，重要的不是大模型的部署和運(yùn)維，其核心是怎么寫好提示詞；以目前市面上的開發(fā)框架或開源項(xiàng)目來看，大模型都是一個可插拔的組件，只要配置好模型參數(shù)，在業(yè)務(wù)場景中可以隨意切換不同的模型。模型只是可插...

“智能體開發(fā)在穩(wěn)定性和靈活性之間必須做出一個選擇。”在前面幾篇文章中介紹了人工智能應(yīng)用中大模型所扮演的角色，以及提示詞在其中的重要性和作用；但在之前的文章也介紹過智能體，工作流之間的關(guān)系，我們今天討論的就是智能體實(shí)現(xiàn)過程中，怎么兼顧靈活性和穩(wěn)定性，以及為什么會有工作流的存在。智能體的靈活性和穩(wěn)定性關(guān)于智能體的實(shí)現(xiàn)或者說關(guān)于大模型應(yīng)用的開發(fā)，其核心都是圍繞大模型所展開；但大模型有一個很大的問題就...

“所有對大模型的操作都是通過提示詞實(shí)現(xiàn)的，而其它所有功能都是基于此二者之上。”大模型從訓(xùn)練完成之后其能力范圍基本上就已經(jīng)確定了，除非對模型進(jìn)行重新訓(xùn)練或微調(diào)；但怎么用好大模型，激發(fā)大模型的潛力，那就要靠提示詞來解決。大模型雖然功能強(qiáng)大，但其操作入口只有一個，那就是提示詞，不論是RAG，AIGC，還是智能體都是通過提示詞和大模型進(jìn)行交互。而大模型對提示詞進(jìn)行分析理解用戶需求，然后再根據(jù)需求進(jìn)行下一步操作...

“尋找大模型的應(yīng)用場景，就是把大模型帶入人的角色；人在不同場景中扮演什么角色，就可以嘗試讓大模型去扮演這個角色。”最近一直在做大模型應(yīng)用方面的開發(fā)，從剛開始的迷茫和無措到現(xiàn)在對大模型有了一定的了解。因此，這時才發(fā)現(xiàn)自己陷入了一個很大的誤區(qū)，那就是對大模型認(rèn)識不夠深刻，甚至很多時候不知道大模型是個什么東西。但經(jīng)過這段時間的摸索之后才發(fā)現(xiàn)，我們應(yīng)該把大模型當(dāng)做一個人，而不是把大模型當(dāng)做一個神。大模...

“人工智能做數(shù)據(jù)分析的原理是生成相對應(yīng)的分析語句或代碼，而不是直接讓大模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。”最近在研究基于人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，主要研究了基于langchain集成Pandas的數(shù)據(jù)分析智能體；以及數(shù)據(jù)分析開源項(xiàng)目Vanna，一個基于大模型做數(shù)據(jù)分析的框架。而在對比兩者實(shí)現(xiàn)原理的過程中就發(fā)現(xiàn)了一個問題，基于SQL做數(shù)據(jù)分析和基于Pandas做數(shù)據(jù)分析的區(qū)別以及優(yōu)劣勢是什么?；谌斯ぶ悄艿臄?shù)據(jù)分析在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析過程中主要采...

“智能體的運(yùn)作流程非常復(fù)雜和不可控，因此需要其它解決方案來解決這些問題。”從結(jié)構(gòu)上來看智能體的實(shí)現(xiàn)非常簡單，就是大模型LLM+工具Tools；而構(gòu)建工具主要有兩種方式，F(xiàn)unctioncall和MCP協(xié)議。但由于智能體是由大模型自己決定怎么使用工具，以及怎么處理工具需要的參數(shù)和返回值。而這個過程對技術(shù)人員是完全不可控的，因此這一點(diǎn)也是智能體執(zhí)行過程中主要的困難點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)；特別是在多鏈路的工具調(diào)用過程中，比如說讓模型找...

“想賺錢你不一定需要很厲害的技術(shù)，關(guān)鍵是你能解決大部分人的問題。”很多人說程序員有一個很大的特征就是其思維方式，由于經(jīng)常要處理邏輯問題因此其邏輯思維能力很強(qiáng)；但其它方式的思維能力又很弱，而且作為程序員又有很強(qiáng)的技術(shù)鄙視鏈。而我們今天要說的就是改變我們程序員的思維方式，用技術(shù)去解決問題，而不是單純的去學(xué)習(xí)技術(shù)；一個問題有很多種解決方案，而你會的技術(shù)可能只是其中之一，而且還不一定是最好的。改變你的...

?“Vanna的核心思想是由大模型替代DBA人員編寫SQL，能夠直接根據(jù)自然語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。”在大模型應(yīng)用中有一種技術(shù)叫做NL2SQL——自然語言生成SQL語句；在基于人工智能的數(shù)據(jù)分析場景中，數(shù)據(jù)庫是必不可少的一個環(huán)節(jié)。但怎么處理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)卻有不同的思路，比如類似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，使用SQL讀取數(shù)據(jù)庫，然后交給大模型進(jìn)行分析；第二，使用pandas這種數(shù)據(jù)分析工具，讓大模型調(diào)用pandas的函數(shù)執(zhí)行獲取結(jié)果；因?yàn)榇嬖诩春侠?..

“智能體開發(fā)過程中存在很多問題，但由于其執(zhí)行過程是個黑盒，因此其調(diào)試存在更多的困難。”最近一段時間一直在搞智能體方面的開發(fā)，主要方向是數(shù)據(jù)分析智能體；采用的框架是langchain家族的Langgraph框架；原因就在于Langgraph有很強(qiáng)的定制功能。但是，在實(shí)際開發(fā)的過程中卻一步一步坎，面臨著各種各樣的問題；比如說數(shù)據(jù)分析結(jié)果不準(zhǔn)確，找不到數(shù)據(jù)或文件，在多鏈路的過程中，智能體只能處理一般的需求，另一半需求被忽視。但...

“智能體開發(fā)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，用戶需要根據(jù)自己的需求選擇合適的架構(gòu)。”智能體開發(fā)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，因此在開發(fā)過程中存在各種各樣的問題，因此我們今天主要來普及一下關(guān)于智能體的幾個概念：MAS——MultiAgentSystem多智能體系統(tǒng)SAS——SingleAgentSystem單智能體系統(tǒng)workflow工作流從功能上來講，智能體是一個能夠獨(dú)立完成任務(wù)的功能節(jié)點(diǎn)；其既可以單獨(dú)使用，也可以和其它工具配合使用。關(guān)于智能體的概念普及關(guān)...

?“Agent智能體技術(shù)理論和實(shí)際操作完全是兩碼事，這也是為什么市場一直有人說還看不到大模型的應(yīng)用價值。”最近在做基于Agent的數(shù)據(jù)分析功能，主要使用大模型和工具來實(shí)現(xiàn)；通過大模型自主分析的能力獲取數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，然后調(diào)用工具來進(jìn)行繪圖；開發(fā)框架使用的是Langchain和Langgraph。但是本來以為是一個很簡單的事情，但等到真正操作起來時才發(fā)現(xiàn)；其過程遠(yuǎn)比自己想象中的要復(fù)雜得多。果然是紙上得來終覺淺，絕知此事要躬...

“工具調(diào)用是大模型智能體的核心理念，沒有工具就沒有智能體的存在。”智能體開發(fā)是大模型應(yīng)用中一個重要的概念，也是大模型應(yīng)用的未來；而關(guān)于智能體的開發(fā)有各種各樣的概念，但核心無非有兩個一個是函數(shù)調(diào)用，另一個就是工具的實(shí)現(xiàn)。關(guān)于函數(shù)調(diào)用有兩種方式，其一是之前的functioncall，其二是現(xiàn)在比較火的MCP協(xié)議；不管是fc還是MCP目的都是讓大模型能夠調(diào)用外部的工具來實(shí)現(xiàn)具體的功能。而今天我們主要介紹的就是基于Langcha...

“如果說大模型是智能體的大腦，那么工具就是大模型的手和腳。”在Langgraph智能體開發(fā)框架中有幾個核心概念，分別是狀態(tài)圖，節(jié)點(diǎn)和邊；但在此之外還有其它的一些概念如工具，工具在智能體開發(fā)中的重要性就不言而喻了。雖然這些概念說起來很簡單，但在實(shí)際操作過程中卻面臨著各種各樣的問題。今天我們就主要介紹一下關(guān)于Langgraph中的工具的使用和注意事項(xiàng)。Langgraph中的工具工具是智能體開發(fā)過程中的核心，雖然大模型也很重要...

“一個開發(fā)框架的靈魂是其設(shè)計(jì)思想，而不是其技術(shù)實(shí)現(xiàn)。”最近幾天在學(xué)習(xí)人工智能開發(fā)框架——Langgraph，雖然其理論看起來很簡單，但等真正開始使用的時候才發(fā)現(xiàn)其經(jīng)典的架構(gòu)設(shè)計(jì)遠(yuǎn)比其技術(shù)更經(jīng)典，更優(yōu)雅。人工智能開發(fā)框架作為一個技術(shù)人員，很多時候都在學(xué)習(xí)各種各樣的開發(fā)框架；而且很容易沉迷于其技術(shù)實(shí)現(xiàn)無法自拔，但事實(shí)上一個經(jīng)典的框架都有著其經(jīng)典的設(shè)計(jì)哲學(xué)。從javaweb的spring框架，到人工智能開發(fā)框架Langchain和...

“人工智能時代的來臨，是很多人夢寐以求的機(jī)會，但同樣也是很多人必須要面對的巨大風(fēng)險(xiǎn)。”一項(xiàng)新技術(shù)的出現(xiàn)往往伴隨著很多的爭議，兩千年左右的互聯(lián)網(wǎng)，前幾年的元宇宙，到現(xiàn)在的人工智能；但技術(shù)的發(fā)展并不會因?yàn)闋幾h而停止，雖然有些技術(shù)目前來看確實(shí)只是一個噱頭，但原因可能并不在技術(shù)本身，而在于當(dāng)前的技術(shù)水平無法支撐如此龐大的體系。而以人工智能技術(shù)來說，其發(fā)展速度已經(jīng)遠(yuǎn)超普通人的想象，雖然很多人在說人工智能...