【人工智能】AI智能体工作流 | Agentic Reasoning | 吴恩达Andrew Ng | 红杉AI Ascent 2024分享 | Agent 4大设计模式

大飞说科技

3 Apr 202411:16

Summary

TLDR在红杉资本AI峰会上，吴恩达教授分享了关于智能体工作流的深刻见解。他强调了AI智能体设计模式的四种分类：反思、工具使用、规划和多智能体协作，并展望了AI智能体的未来发展潜力。吴恩达教授认为，通过智能体工作流，AI能胜任的任务种类将大幅扩展。他还提到，快速token生成对于迭代过程至关重要，即使使用质量略低但速度更快的语言模型，通过多轮迭代也可能获得比使用高质量慢速模型更好的结果。他鼓励人们对于AI智能体工作流要有耐心，并认为在GPT-5出现之前，智能体工作流能带来接近GPT-5的效果，为实现人工通用智能迈出坚实的一步。

Takeaways

📈 吴恩达教授在红杉资本AI峰会上分享了智能体工作流的迭代模式，强调了其在AI发展中的重要性。
🔍 吴恩达提出了基于人工评估基准测试的效果分析，展示了智能体工作流相较于传统方法的优势。
🤖 他将AI智能体设计模式分为四种：反思、工具使用、规划和多智能体协作，每种模式都有其独特的应用场景和潜力。
🚀 吴恩达预测，通过智能体工作流，AI能够胜任的任务种类将在今年得到大幅扩展。
⚡ 快速token生成对于AI智能体来说至关重要，快速迭代可能比使用高质量但速度慢的模型获得更好的结果。
📚 吴恩达在演讲中推荐了一些参考资料，方便观众进行深入学习和延伸阅读。
💡 他指出，目前使用大语言模型的主要方式是非智能体工作流程，但智能体工作流程通过迭代能产生更好的效果。
🔧 通过HumanEval编程评估基准的数据分析，使用智能体工作流的GPT-3.5表现可以超过GPT-4。
🤔 Reflection（反思）模式允许智能体审视和修正自己生成的输出，是一种有效的自我评估和修正手段。
🛠️ Tool Use（使用工具）模式通过调用API等操作扩展了大语言模型的能力，提高了AI的实用性。
📈 Planning（规划）模式让智能体能够分解并执行复杂任务，提升了AI处理复杂问题的能力。
🤝 Multiagent Collaboration（多智能体协作）模式通过多个智能体合作，模拟真实工作环境，提升了AI的协作和问题解决能力。

Q & A

吴恩达教授在红杉资本AI峰会上主要讨论了哪些内容？
-吴恩达教授在峰会上主要讨论了AI agentic workflow，即智能体工作流的迭代模式，基于人工评估基准测试的效果分析，以及他对于AI智能体设计模式的四种分类：反思、工具使用、规划和多智能体协作。他还分享了对AI智能体的未来发展潜力的展望。
什么是智能体工作流？
-智能体工作流是一种迭代的工作模式，它允许AI模型在生成内容后进行自我评估和修正。这个过程包括生成初稿、阅读、思考需要修改的部分，然后进行修改，再重复这个过程多次，以达到更好的效果。
吴恩达教授提到的四种AI智能体设计模式分别是什么？
-四种AI智能体设计模式包括：1. Reflection（反思），即智能体审视和修正自己生成的输出；2. Tool Use（使用工具），让大语言模型进行生成代码、调用API等操作；3. Planning（规划），让智能体分解复杂任务并按规划执行；4. Multiagent Collaboration（多智能体协作），多个智能体扮演不同角色合作完成任务。
为什么智能体工作流的效果会比非智能体工作流程更好？
-智能体工作流的效果之所以更好，是因为它模拟了人类写作和修正的过程，通过多次迭代和自我评估，可以显著提高生成内容的质量和准确性。这种方法允许AI模型在每一步都进行优化和改进，从而获得更优的结果。
吴恩达教授如何评估智能体工作流的效果？
-吴恩达教授的团队使用OpenAI发布的HumanEval编程评估基准对智能体工作流进行了数据分析。通过比较直接使用零样本提示生成代码的方法与采用智能体工作流的方法，他们发现使用智能体工作流的GPT-3.5在某些编程任务上的表现甚至可以超过GPT-4。
快速token生成在智能体工作流中扮演了什么角色？
-快速token生成在智能体工作流中非常重要，因为它允许AI智能体快速迭代，即使使用质量稍低的大模型，通过更多轮的迭代，也可能比使用高质量但速度慢的模型获得更好的结果。快速生成token的能力使AI智能体能够在短时间内进行多次尝试和改进。
吴恩达教授如何看待AI智能体的未来发展潜力？
-吴恩达教授认为，通过智能体工作流，人工智能能够胜任的任务种类将得到大幅扩展。他预见到这四个智能体的设计模式将变得非常关键，并且认为在GPT-5出来之前，智能体工作流能带来接近于GPT-5的效果。
为什么我们需要对AI智能体工作流有耐心？
-我们需要对AI智能体工作流有耐心，因为智能体工作流涉及到任务的分配和等待AI智能体的回应，这可能需要几分钟甚至几小时。这种耐心类似于新升上来的管理者需要学会的委托任务和信任下属的工作方式。
吴恩达教授提到的多智能体协作有哪些应用场景？
-多智能体协作可以应用于多种场景，例如在编程中，一个智能体可以负责编写代码，而另一个智能体负责审核代码。在更复杂的项目中，多个智能体可以扮演不同的角色，如CEO、设计师、产品经理和测试人员，共同协作完成一个项目。
吴恩达教授提到的多智能体辩论是如何提升性能的？
-多智能体辩论通过让多个相似的AI智能体就某一问题进行讨论和辩论，可以促进更深入的分析和更全面的理解。这种方法可以激发新的见解，提高决策的质量和智能体的性能。
智能体工作流对于实现人工通用智能有什么意义？
-智能体工作流是通往人工通用智能（AGI）道路上的重要一步。它不仅仅是执行单一任务的工具，而是能够处理复杂问题和工作流程的协作系统，这使得AI能够更好地模拟人类的工作方式，从而在实现AGI的征途上迈出坚实的步伐。
吴恩达教授在分享中提供了哪些参考资料以方便大家延伸阅读？
-吴恩达教授在演讲中的重要幻灯片底部加了一些可以参考的资料链接，这些资料可以帮助听众更深入地了解和研究智能体工作流及其相关主题。