不是所有事情都需要代理——我用来决定使用代理还是脚本的三个问题
摘要
作者分享了三个问题,用于决定在AI代理和脚本之间选择,强调了程序知识、项目数量和独立性,以及成本和速度的权衡。
我以构建代理为生,仍然对它们的成就感到惊讶。同时也看到它们在脚本更胜一筹的地方被使用。在采用代理之前,我会问三个问题:程序是否已知?如果步骤可以预先编写,脚本更快、更便宜、更确定。代理则擅长在行动中弄清步骤,做出反应。部署、同步、转换 = 代码。有多少个项目?适用于一个复杂案例(一个错误,一个文档深入分析)。一万个项目 = 每个项目的LLM延迟/成本累积,脚本只需几秒。项目是否独立?在相同上下文中,项目47与46无关会带来问题——细节泄露,混淆客户/错误。独立 = 独立处理,在代码中简单,在代理中笨拙。最佳点:程序未知,案例小,相互关联。还有成本/速度:秒 vs 毫秒对等待的用户很重要。你为每个token付费来推理可能不需要推理的事情。披露:我构建代理基础设施。你如何划定界限?遇到过任何反模式吗?
相似文章
4个实际上只是脚本的AI工作流(以及一个真正需要代理的工作流)
关于何时使用脚本与AI代理的讨论,认为大多数所谓的AI代理实际上只是简单的脚本,只有真正需要动态决策的任务才值得使用代理。
"在什么情况下添加另一个代理实际上会损害您的系统?问这个是因为我的6代理流水线比旧的2代理流水线更慢且更不可靠"
一位开发者分享了使用AI编排框架(LangGraph, CrewAI, AutoGen)的真实体验,指出了原型设计便捷性与生产可靠性之间的权衡,并向社区询问如何处理失败、人机协同和Token成本问题。
有人能帮我理解AI Agent的用例或让我信服吗?
一位软件开发者质疑AI Agent的实际价值,表达了对控制权、问责制的担忧,并怀疑手动自动化结合LLM是否比委托给自主代理更可靠。
你的智能体到底用来干什么?不是编程相关的。
作者向社区征集非编程领域使用AI智能体的实例,分享了家庭晚餐协商和背景调研等个人用例,并邀请其他人描述他们的窄领域专用智能体。
智能体自动化哪个更好?
对构建AI智能体自动化的不同方法或工具进行比较,帮助开发者选择最佳方案。