周末抽空看了一下吴恩达在美国红杉 AI 活动上分享的关于 AI Agent 的演讲，虽然简短但浓缩了行业大咖的思考，值得分享给读者，
阅读本文大概需要 5 min。
本文是针对吴恩达这篇演讲中演讲内容的总结、摘抄、提取，建议大家去看看原视频，相信会有启发，可以在 B站 去搜索“吴恩达 Agent” ，整个视频大概 15 min。
不用担心听到 Agent、智能体、代理这些词就觉得高深莫测，读文本文相信会有收获。
本文的目录如下：
1. 主流使用大模型的方式
2. 基于
Agent 的工作流程
3. 使用 Agent 的效果如何
4. 关于 Agent 的四个设计模式
01
主流使用大模型的方式
相信大多数人在使用 ChatGPT 这种大模型时，方式是这样的：你输入一段提示词，大模型会立即生成答案。
这就像你要求一个人写一篇关于「美食」主题的文章，要求他坐在键盘前，从头写到尾，而且不能删除。毕竟大模型的输出就是一个字一个字的往外蹦，不会发现自己写的内容有错误删除重写。
这种
主流的使用大模型的方式是非 Agent 的流程
。
02
相比之下，Agent 工作流程是这样的: 同样是让它写一篇关于「美食」主题的文章。
首先第一步，先让大模型写一个文章大纲，如果需要借助互联网上的内容进行调研分析就先做研究分析，然后输出一般草稿, 然后阅读写的草稿并思考如何优化修订，再修改一版，如此循环往复、迭代多次。
这种有迭代反思的做法会带来显著的改进效果。
03
吴恩达的团队做了一系列实验，简单来说就是让 AI 去写一些代码并运行，最终对比不同模型和工作流程得出结果的性能，进行一个对比。结果如下：
解释一下上图：
Reflection、Tool Use、Planning、Multiagent 是吴恩达提到的四种 Agent 设计模式，后面会详细提到，看完本文全部再回过头看这张图，就明白了。
其实基于 Agent 的工作流程才符合人类的习惯，毕竟对于一段复杂的程序，没有一个程序员是从头写到尾的，一般都是先能跑通，然后不断优化重构，补充异常处理。
04
行业内有很多关于 Agent 的讨论，目前这个领域比较混乱，吴恩达对 AI Agent 的一些方向进行了分类。
很好理解，如果你让大模型写一段代码，它会立马给你一个反馈。这时候你可以将它输出的代码片段再输入回去，让大模型仔细检查它写的代码的准确性、结构规范性等，并且给出评论。
然后再将这些反馈结果输入给大模型，它可能会输出一个比第一版更好的代码。
刚刚这里例子是让大模型与自己进行交互，是一种单一的 Agent，
如果有两个 Agent：一个负责 Coding，另一个负责 Code Review。
两个 Agent 进行交互，一个是专业的程序员，另外一个是专业的代码评审员，你来我往，几轮过去输出的代码质量可能就非常高了（有点博弈论的感觉）。
工具使用（Tool use）
如果大家使用微软 Edge 浏览器的 Copliot，或者月之暗面的 Kimi Chat，让你询问一个事情，他会首先检索互联网上的内容，基于检索到的内容进行总结分析，给出结论。
这个其实就是大模型使用「网页搜索」工具的例子。这张 PPT 上还举了很多例子，比如邮箱、日历、云存储、图片生成等等。
比如你问大模型，明天的天气如何？这个时候大模型一般会使用日历工具知道今天是什么日子，然后使用天气工具得到明天的天气状况。
还是直接看 PPT 中的例子，你给出一个骑着滑板男孩的图片，然后对大模型说：“请生成一张图片，其中一个女孩正在阅读一本书，她的姿势与图片 example.jpg 中的男孩相同，然后用声音描述新的图像。”
你只是给了一张图片和一段命名，AI Agent 能够自己计划使用什么工具，如何一步步的达到目的。
Agent 可能会这样做：首先确定男孩的姿势，可能在 Hugging Face 开源社区上找到一个合适的姿势提取模型来提取这个姿势，接下来要找到一个姿势图像模型来合成一个女孩的图像，然后使用图像转文本的模型，最后使用语音合成，最终这个任务完成了。
