LLM智能体落地实战：避开99%的坑，只需这3个简单法则
2024-12-26 10:27 170
0
0
免费使用
画布
|
大纲
为你推荐
《红色英勇勋章》：一位年轻士兵在内战中的成长与勇气考验之旅。 这个标题简洁地概括了这本书的主要内容，突出了主题和核心情节，吸引读者想要了解更多关于主人公在战争中的经历及其成长过程。如果你需要更具体的调整或有其他要求，请告诉我！
《风之丘五十元硬币之谜》:揭开青崎有吾笔下小镇背后的惊人真相，五十元硬币引发的离奇案件挑战你的推理极限。 这个标题既点明了作者是青崎有吾，也突出了故事的核心线索"五十元硬币"，同时强调了这是一部具有挑战性的推理作品。如果您觉得标题太长，也可以简化为: 《风之丘五十元硬币之谜》:一枚硬币引发的推理风暴 您觉得哪个版本更适合呢？我可以根据您的偏好继续优化。
《讲故事的人》：探索叙事艺术与人类经验的深度对话 这个标题简洁地概括了书籍的核心内容，暗示这本书可能探讨了故事讲述的艺术、技巧以及它如何反映和影响人类的生活与思考。如果你有更多关于这本书的具体信息，比如作者或者主要内容，我可以进一步优化这个一句话介绍。
《中国食物》:探索中华美食文化的博大精深与独特魅力的一句话介绍 或者更简洁的版本： 《中国食物》:一部展现中国饮食文化丰富内涵与独特魅力的指南 这两个标题都可以根据具体需要进行调整，如果您希望标题更简洁有力，我会推荐第二个版本。您觉得哪个更适合您的需求？或者您有其他想法想要融合进去？
《不完美受害人》: 揭示在法律与道德边缘挣扎的受害者复杂内心世界 这个标题突出以下要点： 1. 点明书名《不完美受害人》 2. 强调故事围绕“受害人”展开 3. 用“法律与道德边缘挣扎”暗示故事情节的张力 4. “复杂内心世界”展现人物心理描写是本书的重要组成部分 这样的标题既能概括书籍的主要内容，又能引起读者的好奇心。如果您觉得需要调整，我可以根据您的要求进行修改。
《量子简史》：探索微观世界的奇妙之旅，解读量子力学的发展与影响。 这个标题既概括了书籍的核心内容——量子力学的历史和发展，同时也点明了其探索微观世界这一主题。如果你希望调整风格或者有其他特别的要求，请随时告诉我！
《谦逊的问讯》：探索通过谦逊提问建立有效沟通与信任的智慧之道。 这句话简洁地概括了书籍的核心内容，强调了“谦逊的问讯”在沟通和建立信任方面的重要性。如果你希望调整风格或字数，请告诉我！
《文学巨匠老舍作品珍藏集（套装53册）》：荟萃老舍先生一生文学创作精华，展现中国现代文学独特魅力的丰富典藏。
《一本书读懂股指期货》：轻松掌握股指期货的核心知识与实战技巧的入门指南。 这句话简洁地概括了书籍的主要内容，强调了其作为入门读物的特点以及涵盖核心知识和实战技巧的内容特色。如果您认为这个标题不够完美，我可以继续优化或尝试其他风格。您觉得如何？
《成语故事》: 探索古老成语背后的传奇历史与文化智慧
《香水》：追寻完美气味的扭曲之旅，一个关于天赋、欲望与疯狂的故事。 这个标题既概括了书籍的核心内容（追寻完美的气味），也点出了故事的主题（天赋、欲望与疯狂）。如果你觉得需要调整或者有其他要求，请告诉我！
《唐诗为镜照汗青（上下册）》：透过唐诗之镜，映照出唐朝历史的辉煌与沧桑。 这个标题既点明了书籍的主要内容是关于唐诗与唐朝历史的关系，又运用了书名中的“镜”字，形象地表达出通过唐诗来反映历史的特点。同时，“辉煌与沧桑”简要概括了唐朝历史的不同面向，吸引读者想要进一步了解书中具体内容。
# LLM智能体落地实战：避开99%的坑，只需这3个简单法则
## 什么是智能体？
### 定义：完全自主系统或预定义流程执行系统。
### Anthropic视角：区分工作流和智能体架构。
### 工作流
#### 描述：LLM和工具通过预定义代码路径编排。
#### 适用场景：处理定义明确的任务，提供可预测性和一致性。
### 智能体
#### 描述：LLM动态指导自己的流程和工具使用，自主决定如何完成任务。
#### 适用场景：需要灵活性和模型驱动决策的场景。
## 何时用，何时不用智能体？
### 原则：越简单越好！只有在必要时才增加复杂度。
### 权衡：延迟和成本换取更好的任务表现。
## 框架，是蜜糖还是砒霜？
### 框架选择：LangChain, Amazon Bedrock, Rivet, Vellum等。
### 建议：先直接使用LLM API，理解底层机制。
## 核心模式大揭秘
### 基石：增强型LLM
#### 能力：检索、工具和记忆。
#### 关注点：定制化和易用性。
### 工作流：提示链
#### 描述：将任务分解为一系列步骤，每个LLM调用处理上一步的输出。
#### 适用场景：任务可以轻松地分解为固定的子任务。
### 工作流：路由
#### 描述：对输入进行分类，并将其导向专门的后续任务。
#### 适用场景：复杂任务包含不同类别，可以通过准确处理分类。
### 工作流：并行化
#### 形式：分段和投票。
#### 适用场景：提高速度或获得更高的置信度结果。
### 工作流：协调器-工作者
#### 描述：中央LLM动态分解任务，委派给工作者LLM。
#### 适用场景：无法预测所需子任务的复杂任务。
### 工作流：评估器-优化器
#### 描述：一个LLM调用生成响应，另一个LLM调用提供评估和反馈。
#### 适用场景：有明确的评估标准，迭代改进提供价值。
### 智能体
#### 描述：从人类用户命令开始，独立规划和操作。
#### 适用场景：开放式问题，无法硬编码固定路径。
## 组合和定制这些模式
### 原则：保持设计简单，优先考虑透明度，精心设计ACI接口。
### 成功关键：衡量性能并迭代实现。
## 结论
### 核心原则：简单性、透明度、精心设计ACI。
### 最终目标：强大、可靠、可维护且受信任的智能体。
作者其他创作
