原贴链接

嗨，我是一名程序员，在工作中大量使用大型语言模型（LLM）。在编码和数据清理方面，我发现LLM非常有用。但我正在努力理解使用AI代理与在后台任务（定时任务）中调用LLM的API之间的区别。我的代码目前在定时任务中运行，将PDF文件传递给LLM的API来对有问题的PDF进行光学字符识别（例如，我们的网站上有很多PDF提交文件）。这不是一个有诱导性的问题，也不是对AI代理的诋毁。如果有人能指出在AI代理和后台任务中可以做哪些不同的事情，我会很感激。我很好奇是否能减少我的数据清理代码库的规模。谢谢！

讨论总结

原帖由一位程序员发出，他在工作中广泛使用LLMs，想了解AI代理和在后台作业调用LLMs的API之间的区别，希望通过了解区别来减少数据清理的代码量。评论者们从多个角度进行了解答，包括引用Anthropic的定义解释工作流与代理的区别、从AI视角阐述代理应能自主决定工具调用等，也有评论对AI代理的定义进行探讨，还有人从功能、可靠性等方面对比两者，整体讨论较为专业且理性。

主要观点

  1. 👍 指出Anthropic定义可解决原帖问题
    • 支持理由：原帖作者寻求AI代理与后台调用LLM API的区别，该定义有助于理解两者区别。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 背景定时任务是简单的单请求操作，AI代理涉及创建计划，包含一系列步骤
    • 正方观点：清晰地解释了两者在操作流程上的不同。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 代理型人工智能定义不明确
    • 解释：从程序后台使用LLM API且影响程序运行的角度来探讨代理型人工智能的定义界限。
  4. 💡 AI agent在吸引注意力和销售方面有优势
    • 解释：从营销角度看待AI agent与单纯调用API的不同。
  5. 💡 能用cron作业建立工作流更好且更可靠
    • 解释：对比了cron作业建立工作流和AI代理在可靠性方面的差异。

金句与有趣评论

  1. “😂 AI agent just sounds better. It catches attention and drives sales better.”
    • 亮点：以一种诙谐的方式指出AI agent在营销方面的优势。
  2. “🤔 Agents, on the other hand, are systems where LLMs dynamically direct their own processes and tool usage, maintaining control over how they accomplish tasks.”
    • 亮点：从LLMs的角度解释代理的特性。
  3. “👀 when a program uses LLM API in the background, then the program is an ‘Agentic AI’ provided that it impacts on the program operation.”
    • 亮点：提出了判断代理型人工智能的一种条件。
  4. “🤔 if there is piece of software, which can follow task, process multple turns of questions on the way and call tools for achieving the task, then this deserves to be named AI agent.”
    • 亮点：从功能角度定义AI agent。
  5. “👀 if you can use cron jobs to build a workflow, this is better (this is what I mainly do) and more reliable.”
    • 亮点：强调了cron作业建立工作流的可靠性。

情感分析

总体情感倾向较为中性客观，主要是在理性探讨AI代理和后台调用LLM API的区别。分歧点在于AI代理的定义以及其与后台调用LLM API的差异程度，可能的原因是不同的人从不同的技术背景和应用场景出发，例如从AI技术视角、编程逻辑视角、营销视角等来看待这一问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：AutoGen这类框架在AI代理构建中的应用可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果AI代理与后台调用LLM API的区别能进一步明确，可能会对相关的编程工作、AI技术应用以及市场营销等领域产生影响，如优化代码结构、提升AI应用效率、影响AI相关产品的推广策略等。

详细内容：

《AI 代理与后台调用 LLM API 的差异引发热议》

在 Reddit 上，一位程序员发出了一个引人深思的帖子，其主题为“AI 代理与后台调用 LLM API 有何区别？”该帖子获得了众多关注，引发了热烈的讨论。

这位程序员表示自己在工作中广泛使用 LLMs，特别是在编码和数据清理方面，发现 LLMs 帮助极大。但对于使用 AI 代理和在后台作业（cron）中调用 LLM API 的区别感到困惑，希望有人能指点迷津，看看能否借此减小数据清理的代码库规模。

讨论焦点与观点分析如下： 有人提到，根据 Anthropic 的定义，“工作流是通过预定义代码路径协调 LLMs 和工具的系统；而代理则是 LLMs 动态地引导自己的流程和工具使用，控制如何完成任务。简单来说，代理就像人类一样是有自主性的。” 有用户举例说明，“后台 cron 调用是简单的单一请求，在单个调用中完成所需操作。而代理则涉及创建一个计划，这通常是一系列步骤，每个步骤可能包含多次调用。比如第一步：读取文件并找到变量‘a’（这里可能有多次调用，即工具调用），第二步，将其重命名为 a1，第三步，编译源代码查看更改名称是否引入任何错误（这里也有许多工具调用），第四步：如果有错误则继续查看错误发生的行并尝试纠正，如此循环，直到任务的最终目的达成，或者代理框架发现陷入循环并停止。” 也有人表示，“代理式 AI 目前没有明确的定义。当一个程序在后台使用 LLM API 且对程序操作产生影响时，可以称之为‘代理式 AI’，比如可能存在多次调用不同模型以完成不同任务的情况。” 还有观点认为，“AI 代理听起来更好，更能吸引注意力和促进销售。一般来说，如果有一款软件能够遵循任务、处理过程中的多个问题轮次并调用工具来实现任务，那么就值得被称为 AI 代理。否则，就像你说的，只是调用 LLM 的 API。当然，AI 代理的后端也可以调用 LLM 的 API。这就好比我们称某物为 AI，但实际上它只是矩阵乘法，这取决于具体情境。” 有人提出质疑，“为什么‘工作流’不能做到这些？特别是在已经有复杂验证逻辑的系统中。我在 devops 环境中看到过这种使用 LLMs 尝试修复问题的系统，但实际的验证逻辑是现有的预定义代码路径。关于代理的定义，我已经看到了十几种不同的说法。我确实认为目前大多是营销手段。”

综合来看，关于 AI 代理与后台调用 LLM API 的区别，大家观点各异。有人认为这更多是营销上的区分，也有人从技术和功能的角度进行了深入的探讨。但目前似乎还没有一个完全统一和明确的定论。