文章摘要
【关 键 词】 LLM应用、人机交互、Agent概念、编程范式、智能化工具
在探讨LLM-based时代的应用开发时，我们必须打破传统思维的束缚，正如iphone在手机行业的颠覆性创新一样，AI时代可能会彻底改变我们使用信息技术的方式。本文从几个角度分析了这一主题。
首先，大语言模型（LLM）已经成为一种基础设施，它的能力涌现和幻觉效应已经被广泛讨论。英伟达的本地大模型服务和开源界参数最大的Grok模型都是LLM基础设施的例证。LLM的出现简化了AI应用的开发，使得智能化功能的实现变得更加容易。例如，通过LLM将自然语言转换为特定领域语言（DSL），减少了编程的中间过程，甚至可能改变传统的“面向对象”编程范式，转向“面向目标”的编程方式。
其次，文章提出了Agent作为AI时代的主角。在移动互联网时代，APP是信息获取的入口，而在AI时代，Agent将取代APP的角色。Agent的核心使命是提高人们获取信息的效率和质量，它们可以是软件也可以是硬件。AI时代的Agent设计应该简单，遵循输入输出模式，并且能够在AI系统中协同工作。
接着，文章讨论了Agent Workflow的概念。工作流串联了一系列单元，以实现特定目标。在AI系统中，Agent工作流可能不具备自举的潜力，因为它们通常是根据当前业务需求设计的。然而，如果AI系统被设计为可以训练AI，那么这可能是真正的通用人工智能（AGI）的标志。
最后，文章总结了LLM作为基础设施的时代，我们对代码实现的依赖将大幅减少。目前，LLM基础设施已经相当强大，但Agent的数量还远远不够，构建AI系统需要从零开始。这既是挑战也是机遇。
总的来说，AI时代的到来可能会改变我们与信息技术的互动方式，LLM的出现为开发新能力提供了支持，而Agent的概念和工作流将成为构建未来AI系统的关键。随着技术的进步，我们可能会看到更多以LLM为基础的创新应用，这些应用将进一步推动人类与机器的交互方式的演变。
原文和模型
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【原文作者】 唐霜
【摘要模型】 gpt-4
【摘要评分】 ★★★★★
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