agent workflow
AI智能体按计划、执行、审查等有序阶段逐步完成任务的整体流程。
简单来说
agent workflow指的不是AI一次性给出答案,而是按一系列有序步骤逐步完成任务的整个过程。可以类比做菜:先备料,再烹饪,最后摆盘,每一步都有先后顺序。如果是辅助写代码的AI,阶段可能会分为制定计划、编写代码、查看界面、审查结果等。
这时候,不必由一位厨师从头做到尾,也可以在每个阶段找不同的专家。计划由这个AI负责,写代码交给那个AI,审查再换另一个AI。给每个阶段安排各有所长的AI,比起只依赖一个万能AI,往往能在成本或性能上组合出更优的方案。
最近的开发者工具已经开始支持这种搭配方式,这意味着不必被绑定在某一个AI上,可以根据情况灵活调整组合。
在报道中是这样出现的
文章中常见这样的表述:「可以给agent workflow的每个阶段分配不同的开放模型」。这里的每个阶段指的是编码、规划、视觉、审查等具体任务。容易被误解的一点是,agent workflow并不是某个具体产品的名字,而是指AI处理任务的方式(结构)。
亲手试一试
试着让AI聊天机器人按下面的方式分阶段完成任务,就能直观感受workflow是如何运作的:
「请把以下任务分成计划-执行-审查三个阶段来做。第一阶段只制定计划,第二阶段实际执行,第三阶段自己检查结果。任务:[在这里写下你想要的任务]」
比较一次性给出答案和分阶段执行的结果有何不同,就能很快理解workflow的概念。