GPT3.5＋ Agent workflow＞GPT4！吴恩达展望智能体工作流成为AI主流方向

nidongde2024-03-31 10:39:49116

近期，吴恩达教授在美国红杉 AI 活动上关于 Agent 的最新趋势与洞察。作为AI领域的领军人物吴恩达教授在此前提出了一个引人注目的观点：通过结合AI Agent工作流程，GPT-3.5的性能甚至可以超越其更先进的版本GPT-4。

这一观点挑战了我们对AI模型性能的传统认知，也为智能体工作流程成为AI发展的主流方向提供了有力支持。

智能体工作流程的优势

传统的AI模型，如GPT系列，通常采用零样本（Zero-shot）模式，即模型根据给定的输入直接生成输出，这种方式虽然在许多任务上表现出色，但仍存在局限性。

相比之下，AI Agent工作流程则采用了一种更加迭代和自主的方法。它不仅分析问题，还能进行必要的研究，生成初步方案，并在此基础上不断自我检查和修正。

该套流程强调了智能体工作流的重要性，通过迭代过程，比如规划大纲、网络搜索、写初稿、修改草稿等步骤，可以显著提高AI生成文本的质量。

这种迭代工作流对于人类作家来说是至关重要的，对于人工智能来说也同样有效，更使得AI能够更加深入地理解问题，并提供更加精准和细致的答案。

GPT-3.5与Agent workflow的结合

该团队通常在零样本（Zero-shot）模式下使用大语言模型（LLM），即让模型逐步生成输出而不进行任何修改。

这种要求类似于一个人一气呵成地写完一篇文章，不允许回退修改，却期望文章能达到高质量。

尽管这样做存在挑战，但吴恩达教授的团队在研究中发现，当GPT-3.5应用于一个迭代智能体循环中时，其表现可以提高到惊人的提高。

这一结果不仅超过了GPT-3.5自身的水平，甚至与GPT-4相比也毫不逊色。

这也表明，通过智能体工作流程的迭代优化，即使是相对较小的模型也能够实现与更大模型相媲美的性能。

智能体工作流程的四种设计模式

AI agents的概念及其优势在于它们能够以更加迭代和自主的方式工作。与传统的语言模型相比，AI agents会先分析问题，必要时进行研究，生成初步方案，然后不断自我检查和修正。

这种工作方式能够显著提高语言模型的表现，有时甚至可以让较小的模型超越更大的模型。

吴恩达教授又进一步介绍了AI Agent的四种设计模式，这些模式极大地拓展了语言模型的能力边界：

1. 自反（Reflection）：AI Agent能够自我审视和修正生成的内容。

2. 工具使用（Tool Use）：AI Agent可以使用各种工具进行分析、信息获取和行动。

3. 规划（Planning）：AI Agent能够自主制定计划，执行一系列步骤以完成复杂任务。

4. 多智能体协作（Multiagent Collaboration）：多个AI Agent可以协同工作，通过分配任务和互相配合来共同解决问题。

应用智能体工作流程的考量

吴恩达教授认为，在实际应用中，随着智能体工作流程的出现，AI可以完成的任务将在今年得到大幅扩展。

随着更强大的语言模型如GPT-5、GPT-4、Claude等的推出，AI技术将持续快速进步。智能体工作流程要求我们适应其与传统语言模型不同的特点。

例如，AI Agent可能需要更长的时间来“思考”和迭代，这意味着我们需要耐心等待，而不是期望立即得到答案。

此外，快速的token生成速度在智能体工作流程中变得尤为重要，有时甚至比模型的质量更加关键。

他强调，通往AGI（人工通用智能）是一个旅程而非终点，智能体工作流程的出现让我们向这个目标又迈进了一步。通过智能体工作流程，我们不仅能够提升现有AI模型的性能，还能够探索AI的新可能性。

随着这一理念的普及和技术的发展，智能体工作流程有望成为推动AI领域前进的主流方向。

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