释放Agentic Ai的力量：掌握代理和工作流，实现革命性解决方案！
在过去的几年中，“代理AI”这个术语在技术圈迅速成为流行词——这有充分的理由。
**代理AI（或代理系统）**结合了大语言模型（LLMs）的优势与迭代规划和决策能力，使其能够比以往任何时候都更加自主地行动。但代理系统不仅仅如此——通过将任务分解为灵活的工作流并深思熟虑地整合工具，开发人员正在创建能够实时学习、协调复杂任务并通过在生产中部署这些系统为企业提供变革性价值的强大系统。
什么是代理系统？
广义上讲，代理系统是由AI驱动的架构，其中大语言模型（LLMs）不仅仅是被动地响应提示——它们正在积极地规划、迭代和做出决策，以实现更广泛的目标。例如，在Anthropic中，区分了工作流和代理 [1]：
- 工作流使用代码中的预定义步骤来链接LLM调用，确保可预测性
提示链工作流，作为代理系统工作流类型的代表 [1]
- 代理则更加动态。它们可以通过与环境互动来适应新数据，从多个工具中选择，并推理下一步
自主代理，作为代理系统代理类型的代表 [1]
作为一个说明性的例子，针对这些新兴的代理需求，谷歌推出了Gemini 2.0——一个专门为应对“原生工具使用”以及代理系统所需的高级推理、多模态输入、长上下文处理和迭代规划而打造的下一代模型。正如Sundar Pichai所指出的，这些特性使Gemini 2.0有潜力成为下一波AI驱动的多步骤自动化在现实世界应用中的基础 [2].
为什么代理AI正在引起关注
传统的大语言模型（LLMs）在创建文本或总结内容方面表现出色，但通常需要人类反复提供指导。相反，代理AI系统可以设定子目标，进行多次迭代，甚至在出现障碍时重新规划。这带来了四个主要优势：
- 灵活性和精确性：代理系统将擅长解析细微文本的大语言模型（LLMs）与基于规则的代码的可靠性相结合，确保它们能够处理复杂的提示，同时保持精确性 [3]。
- 扩展能力：通过与API、数据库和实时工具（如谷歌的Mariner项目）集成，代理AI可以自主导航用户的浏览器以检索信息或执行任务 [2][4]。
- 自主性：需要最少的监督，代理系统在持续任务方面表现出色——无论是研究数据、安排事件，还是分析某些传感器输出。例如，谷歌的Astra项目进一步扩展了这一点，增加了语音、图像和实时记忆，充当“通用助手” [2][5]。
- 直观的交互：作为自然语言前端，大语言模型（LLMs）允许用户简单地以普通文本进行对话或输入，减少了培训开销，并提高了企业环境中的采用率 [3][6]。
何时使用代理系统
代理系统并不适合每种场景。简单的问答可能只需要一次 LLM 调用。但如果你发现自己需要自适应、长期运行或多步骤的解决方案——例如大型项目的编码助手、高级客户支持查询多个知识库，或计划迭代搜索的企业分析工具——那么代理AI可能是你最好的选择 [3][5].
构建代理的最佳实践
- 保持简单性：从最简单的方法开始。除非任务需要，否则不要跳到复杂的多代理系统。
- 确保透明性：为模型提供可解释的推理步骤日志。这使得调试变得更加容易 [1]。
- 周到地记录工具：用于检索数据、执行代码或总结信息的工具应有良好的文档，以便AI确切知道如何使用它们 [1][6]。
- 逐步接近“代理”：正如谷歌的原型所示，推出代理功能应伴随严格的风险评估、安全检查和用户测试，然后再进行广泛部署 [3]。
最后的思考
代理AI 不仅仅是一个吸引人的短语——它是一种不断发展的实践，正在重塑从医疗保健到供应链，从开发运维到销售和市场营销的行业。通过将任务拆分为可组合的工作流，并在强大的大语言模型（LLMs）如 Gemini 2.0 上构建它们，开发者和企业可以创建具有弹性和适应性的系统。从小处着手，进行迭代，不要害怕剥离抽象层次，以确保您的AI既强大又值得信赖。
