@mstockton: 动态工作流很有趣。我并未过多地有意使用它们，但其中的一些核心概念引起了共鸣。…

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摘要

讨论突出了利用动态工作流和基于图的方法，结合大语言模型来管理上下文，避免代理交互中的确认偏见。

动态工作流很有趣。我并未过多地有意使用它们，但其中的一些核心概念引起了共鸣。我特别喜欢文章中的这张图片。 使用大语言模型的最佳方式之一是通过具有非相关起始上下文的图，这六种工作流模式为此提供了一些很好的示例。 例如，像对抗性验证这样的东西可以很好地工作*因为你*使用了一个新的上下文窗口。如果让现有代理（使用现有上下文窗口）检查其工作，往往会出现确认偏见。 仔细考虑哪些上下文需要沿着图的边沿传递，以及*为什么*这至关重要。即使有了这些惊人的工具，注意力也是一个微妙的事情。
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缓存时间: 2026/08/25 14:13

动态工作流很有趣。我并未频繁有意使用它们，但其中的一些核心理念让我很有共鸣。我特别喜欢文章中的这张图片。

使用LLMs的最佳方式之一，就是通过具有不相关起始上下文的图结构来运行。这六种工作流模式为此提供了出色的示例。

例如，像对抗验证这样的操作之所以能有效运行，正是因为你使用了全新的上下文窗口。如果要求现有代理（使用现有上下文窗口）检查自己的工作，往往会产生确认偏误。

仔细思考哪些上下文需要沿着图的边传递，以及为何需要传递，这至关重要。即使使用如此强大的工具，注意力（上下文）也是需要精细管理的宝贵资源。

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