大多数团队不需要更多AI代理。他们需要为已有的代理绘制组织结构图。

Reddit r/AI_Agents 新闻

摘要

本文讨论了团队在使用多个权限和工作流重叠的AI代理时出现的代理泛滥问题。文章提出了一个基本控制层,包含所有者、读写系统、预算、停止规则以及四类代理:读取者、路由者、操作者、花费者。

我经常看到团队讨论代理时,觉得下一步就是增加更多代理。我认为接下来的问题更简单也更棘手:代理泛滥。不只是代理数量过多。还有太多重叠的权限和悄无声息的小工作流,没人记得,直到某个其他团队遇到奇怪的问题。难点不在于“我们能让代理做这个吗?”而是“当六个代理整天在同一个堆栈中做相关的事情,而没有人掌握全局时,会发生什么?”如果我要在公司内部为代理设置一个基本控制层,每个重要的代理都需要五个平凡的字段:所有者、可以读取的系统、可以写入的系统、预算或使用上限,以及在必须交给人类时的停止规则。我还会将它们分为四类:读取者、路由者、操作者和花费者。读取者不是花费者。路由者不同于操作者。如果你将它们都当成一个叫做“AI代理”的整体,那么你要么过度控制无害的东西,要么对昂贵的东西控制不足。很好奇其他人是如何处理这个问题的。你们有没有在任何地方维护一个代理清单?还是大部分信息仍然存在于人们的头脑和分散的文档中?
查看原文

相似文章

当底层业务流程存在问题,如何在生产工作流中扩展AI代理?

Reddit r/AI_Agents

一位实践者分享了在生产环境中扩展多智能体AI系统所面临的挑战,包括处理影子工作流(未记录的Slack线程和电子表格)、跨系统(ERP到CRM)的上下文丢失,以及跨部门所有权问题。他们向经历过这些现实问题的人寻求建议。

@Voxyz_ai: https://x.com/Voxyz_ai/status/2062246736257556654

X AI KOLs Timeline

本文详细介绍了如何构建用于投资研究的多智能体AI团队,使用了像TradingAgents和Bloome平台这样的开源项目。它强调,有效智能体协作的关键在于组织架构,而非模型智能。

停止构建AI智能体。

Reddit r/AI_Agents

作者认为,大多数要求构建AI智能体的创始人实际上只需要简单的自动化流程,并辅以最少的LLM集成,理由包括生产环境故障、合规障碍,以及更简单工作流带来的更高投资回报率。文章提供了一个实用的决策框架,帮助开发者和创始人优先考虑可靠的自动化,而非复杂且不可预测的智能体。