不要重蹈覆辙。已经给过警告了。我发现人们热衷于采用智能体框架以宣称自己的智能体地位象征。这很容易让人回想起2010年前后,当时我们看到各行业盲目追求不需要的“大数据”而耗费了数十亿美元。我同意哈梅尔(Hamel)的观点。围绕构建智能体有很多炒作,这些智能体需要遵循一系列深度步骤、反思自身行为、相互协作等等,但在很多情况下不需要这种复杂性。对我来说,最简洁的智能体定义是提示(prompt)+大型语言模型(LLM)+工具/应用程序接口(APIs)。在近期的成果中,我认为https://ai.pydantic.dev/在Python中提供了简单的抽象,https://github.com/katanemo/archgw提供了一个智能的基础架构原语,以帮助开发者通过传统的应用程序接口构建智能体。
讨论总结
帖子主题围绕AI代理构建中的“大数据”错误展开,原帖认为不应盲目追求构建复杂的AI代理。评论从多个角度对相关话题进行讨论,包括LLMs的特性,如对提供信息缺乏批判性思考、错误会传播等,也提及在不同任务中的表现;还涉及到风险投资对LLMs的盲目应用、代理框架与LLMs结合的必要性、用增加复杂性解决LLM局限性是设计缺陷以及对PydanticAI的疑问和两三年内代理架构取代服务架构的预测等观点,整体讨论氛围比较理性,充满观点的交流与碰撞。
主要观点
- 👍 在构建AI代理时不应盲目追求复杂,很多时候不需要这种复杂性
- 支持理由:很多围绕代理的复杂功能可能是不必要的,如许多案例中简单的定义(prompt + LLM + tools/apis)就足够了
- 反对声音:无
- 🔥 LLMs存在诸多问题,如缺乏批判性思考、传播早期错误等
- 正方观点:LLMs会将信息奉为真理,早期错误不会纠正而是传播,性能好的系统需围绕其做很多工作
- 反方观点:无
- 💡 风险投资受技术男误导盲目应用LLMs
- 解释:部分投资者受误导,在不合适的地方应用LLMs,LLMs在很多已有自动化解决的事务上表现不佳且在重要事务上不可靠危险
- 💡 与LLMs +代理框架纠缠无必要
- 解释:LLM主要在人机双向信息转换领域,在代理框架中让其推理只会增加工作量
- 💡 用增加复杂性来解决LLM系统的局限性是一种设计缺陷/反模式
- 解释:很多代理工作流试图增加复杂性解决LLM的幻觉/对齐或上下文大小等局限性是不合理的
金句与有趣评论
- “😂 大多数大型语言模型(LLMs)会将提供的信息奉为真理,在轮到自己之前不会批判性地思考不合理之处,早期引入的任何错误不会被纠正,而是被传播。”
- 亮点:直接指出LLMs在信息处理上的一个重要缺陷
- “🤔 当前大多数性能良好的系统需要围绕LLM编写大量代码、进行控制和清理,以确保最终用户的良好体验。”
- 亮点:强调了构建性能良好系统时围绕LLM需要做的工作
- “👀 LLMs are, across various tasks; capable of some things that no non - human tool was of before”
- 亮点:指出了LLMs在一些任务上的独特能力
- “🤔 问题不在于“智能体与函数调用”,而在于给予LLM自身多少信任,以及围绕它构建何种工具来确保其正常运行。”
- 亮点:提出对于LLM的关注点应在信任和构建工具方面
- “👀 这就是如何将“咨询流行语宾果游戏”炒作与真正的技术炒作区分开来:看研究。而研究压倒性地倾向于一件事:代理将改变游戏规则。”
- 亮点:提出区分炒作与真正技术趋势的方法并对代理的未来进行预测
情感分析
总体情感倾向比较理性中立。主要分歧点在于对AI代理构建复杂性的看法以及LLMs的评价上。对于AI代理构建复杂性,一方认为不应盲目追求,另一方则看好代理架构的未来发展;对于LLMs,一方指出其存在诸多问题,另一方也认可其在某些任务上有独特能力,这种分歧可能是由于各方的技术背景、使用经验以及对未来发展的预期不同造成的。
趋势与预测
- 新兴话题:代理架构在两到三年内取代面向服务的架构成为主导软件范式。
- 潜在影响:如果代理架构真的成为主导,将对软件开发、相关企业运营模式等产生重大影响,可能改变软件的开发和应用方式,也可能影响投资流向和技术研发方向。
详细内容:
《关于“代理”的热门讨论:是创新还是误区?》
在 Reddit 上,一篇题为“ The ‘big data’ mistake for agents ”的帖子引发了广泛关注。该帖指出:“不要重蹈覆辙。你已被警告。我发现人们热切地追求代理框架以宣称自己的代理地位,这让人想起 2010 年左右,当时各行业盲目投入数十亿追求‘大数据’,但其实并不需要。”此帖获得了众多点赞和评论。
帖子引发的主要讨论方向包括对代理框架复杂性的看法、LLM 的应用局限性以及不同技术架构的比较等。文章将要探讨的核心问题是代理框架是否真的是必要且有效的创新,还是可能成为另一个类似于盲目追求大数据的误区。
在讨论中,有人表示:“大多数 LLMs 将提供的信息视为真理,在轮到它们之前不会批判性地思考任何不合理的部分,所以早期引入的任何错误都不会被纠正,而是会传播开来。目前大多数高性能系统(个人认为)需要围绕 LLM 进行大量的代码/控制/清理工作,才能让终端用户使用顺利。问题不在于‘代理与函数调用’,而是你对 LLM 本身的信任程度以及围绕它构建的工具。LLMs 确实有其长处,但它们还没准备好掌控全局,只是实际软件中较大一部分的一个工具。”
还有用户提到:“从我的工作来看,我发现与 LLMs + 代理框架纠缠是不必要的。对我来说,LLM 处于人机双向信息转换的领域。有点像电子电路中的 A/D 和 D/A 转换器。除此之外,也就是试图让 LLM 之间进行推理(这正是代理框架中实际发生的事情),这对我来说是增加了工作量而不是减少。”
有趣的观点如:“很简单!只要包括错误的数据和被纠正的数据就行了!”
同时,也有不同的声音。有人认为:“在 1 - 2 年里,我们都会嘲笑这张图表,我会用它来突显 Reddit 有多愚蠢,以及我的预测有多明智。研究压倒性地表明:代理将会改变游戏规则。”
讨论中的共识在于大家都在思考代理框架的实际价值和应用场景。特别有见地的观点是对不同技术架构的深入分析,以及对 LLM 局限性的清晰认识,这些观点丰富了讨论,让人们更全面地思考代理框架的未来。
总之,关于代理框架的讨论充满了多样性和复杂性,各方观点都为我们对这一新兴技术的理解提供了更多的视角。
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