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吴恩达老师建议大家关注 AI 智能体工作流
吴恩达老师强调关注AI智能体工作流,可显著提升AI应用性能。他总结了一套智能体设计模式,包括反思、使用工具、规划及多智能体合作。通过迭代处理和多智能体协同,AI能产生更优质成果。近期研究也显示,采用迭代智能体工作流可大幅提升AI性能。未来将深入探讨这些设计模式并提供相关阅读材料。
 2024-05-24
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吴恩达老师建议大家关注 AI 智能体工作流,可以大幅提升 AI 应用的性能,并且他们总结了一套智能体设计模式:

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• 反思:让大语言模型对自己的结果检查改进

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• 使用工具:让大语言模型调用外部工具,如网络搜索、代码执行等

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• 规划:让大语言模型自己设计一个多步骤的计划来达成目标

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• 多智能体合作:多个 AI 智能体协同工作,分配任务,讨论和辩论想法,写作得到更好的结果

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以下内容为推文转译:

今年 AI 智能体 (AI Agent) 的工作流程将会促进 AI 领域的巨大进步,这种影响可能会超越下一代的基础模型。这是一个重要的趋势,强烈建议所有 AI 领域的工作者关注这一点。

目前,我们通常在零样本 (Zero-shot) 模式下使用大语言模型 (LLM),即让模型一步步地生成输出,而不进行任何修改。这好比要求一个人一气呵成地写完一篇文章,不允许回退修改,却期望文章能达到高质量。尽管这样做存在挑战,但大语言模型在此任务上的表现出乎意料地好!

通过采用智能体工作流,我们可以引导大语言模型对文档进行多轮迭代处理,仿佛它在多次精细打磨它的作品。具体操作可以包括:

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• 制定文档大纲。

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• 决定是否需要网络搜索以获取更多资料。

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• 撰写初稿。

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• 仔细审阅初稿,标记不合逻辑的论点或不必要的信息。

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• 根据标记的问题对稿件进行修订。

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• 以此类推。

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这种迭代过程是大多数人类作者撰写优质文本不可或缺的步骤。对 AI 来说,采用这种迭代工作流显著优于单次过程的写作方式,能够产出更优质的成果。

最近,Devin 的一个引人注目的演示在社交媒体上引发了广泛讨论。我的团队一直在跟踪研究编写代码的 AI 的发展。我们分析了多个研究小组的成果,特别关注这些算法在广泛使用的 HumanEval 编程基准测试中的表现。以下图表展示了我们的一些发现。

在零样本 (Zero-shot) 模式下,GPT-3.5 的准确率为 48.1%。而 GPT-4 的表现更佳,达到了 67.0%。不过,从 GPT-3.5 到 GPT-4 的提升,并没有迭代智能体工作流带来的提升那么显著。实际上,当 GPT-3.5 应用在一个迭代智能体循环中时,它的表现可以提高到惊人的 95.1%。

开源的智能体工具和有关智能体的学术论文日益增多,这让我们既感到兴奋又觉得困惑。为了更好地理解这一工作,我想介绍一个用于分类构建智能体设计模式的框架。我的团队 AI Fund 已经在多个应用场景中成功应用了这些模式,我希望它们对你也有所帮助。

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• 反思:大语言模型会审视自己的作品,并寻找改进的方法。

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• 使用工具:为大语言模型提供各种工具,如网络搜索、代码执行等,帮助其收集信息、执行操作或处理数据。

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• 规划:大语言模型能够设计并执行一个多步骤的计划来达成目标(比如,先为一篇文章制定大纲,接着进行在线研究,然后撰写草稿等)。

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• 多智能体合作:多个 AI 智能体协同工作,分配任务,讨论和辩论想法,共同寻找比单独工作时更好的解决方案。

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下周,我将进一步深入这些设计模式,并为每种模式提供推荐阅读材料。

 

 

 

 

出自:https://mp.weixin.qq.com/s/vf6ziQordt0SFv354sP8NQ

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评论
1 评论
伤清华弃北大2024/5/24 9:22:11
吴恩达老师关于AI智能体工作流的见解很有启发性!关注这个流程,特别是通过迭代和多智能体合作,确实能有效提升AI应用的效果。期待更多关于这些设计模式的深入探讨和学习材料!
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伴读
# 1. 一句话总结文章摘要:
本文介绍了AI智能体工作流在提升AI应用性能方面的重要性,并详细阐述了四种智能体设计模式:反思、使用工具、规划以及多智能体合作,强调迭代智能体工作流能显著提升AI模型的表现。

# 2. 生成关键词和可能相关的关键词
关键词:AI智能体工作流、大语言模型、性能提升、设计模式、反思、使用工具、规划、多智能体合作、迭代处理、文档大纲、网络搜索
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