文章摘要
【关 键 词】 智能体工作流、多智能体协作、任务分配、个性化定制、效率提升
在探索大型模型的未来发展路径上，斯坦福大学教授吴恩达提出了AI智能体工作流的概念。他强调，通过多智能体协同工作、分配任务、讨论和辩论，能够产生比单一智能体更出色的解决方案。
智能体工作流与常规的单向指令——响应模式不同，它涉及多个智能体间的协作，例如智能体A负责调研，B负责撰写初稿，C进行修改，D负责配图等，形成一种流水线式的工作模式。
国内平台如智谱清言已实现了个性化智能体的功能，上线了GLMs，允许用户通过文字指令创建智能体，降低使用门槛。
智谱清言还推出了“清流”功能，用户可以在对话内通过“@”功能召唤不同的智能体，实现多智能体串联，优化上下文理解，提高输出结果的准确性。
在财经新闻报道的案例中，智能体工作流通过信息搜集、思维导图、数据分析、报告撰写、新闻改写等步骤，展示了处理复杂任务的能力。
智谱清言的智能体中心不仅提供官方智能体，还支持用户创建和分享智能体，覆盖多样化的功能和场景。用户可以根据特定需求，快速挑选适用的智能体，实现即插即用的效果。
总的来说，智能体工作流的概念和实践，展示了大型模型在处理复杂任务、提高工作效率方面的巨大潜力，同时也为用户的个性化需求和创意实现提供了新的可能性。
原文和模型
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【原文作者】 硅星人Pro
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★★★
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