吴恩达：别光盯着GPT-5，用GPT-4做个智能体可能提前达到GPT-5的效果
文章摘要
【关 键 词】 AI智能体、吴恩达、工作流、设计模式、反思模式
智能体的潜力在近年来逐渐被认识到，特别是在人工智能领域。
斯坦福大学教授吴恩达在一次演讲中提到，基于GPT-3.5构建的智能体工作流在实际应用中的表现优于GPT-4。
这一发现表明，智能体工作流可能在今年推动人工智能取得重大进步，甚至可能超越下一代基础模型。
吴恩达教授的演讲在社交媒体上引起了广泛关注，被认为代表了AI发展中的范式转变，即从静态输出到动态迭代的转变。
这种转变不仅影响了我们的工作方式，也要求我们适应由此创造的新环境。
有人认为，这种转变与个人生活经验相符，即有些人可以通过良好的流程胜过更聪明的人。
智能体工作流与传统的大型语言模型（LLM）使用方式不同，它不是让LLM直接生成最终输出，而是通过多次提示（prompt）LLM，使其逐步构建更高质量的输出。
吴恩达介绍了智能体工作流的四种设计模式：反思（Reflection）、工具使用（Tool use）、规划（Planning）和多智能体协作（Multi-agent collaboration）。
这些模式使得AI智能体能够在各种任务上提高输出质量，如生成代码、编写文本和回答问题。
特别地，吴恩达在博客中重点讨论了反思模式，这是一种实现速度相对较快的设计模式，已经带来了显著的性能提升。
反思模式的关键在于让模型自动批评自己的输出并改进响应。
例如，在编写代码的任务中，可以让LLM生成代码，然后反思其正确性、风格和效率，并提出改进意见。
通过重复批评和重写过程，可以进一步改善输出。
此外，可以通过提供工具来帮助LLM评估产出，例如运行代码的测试用例或搜索网页检查文本输出。
多智能体框架也可以用于实现反思，通过创建两个不同的智能体，一个生成良好的输出，另一个对输出给出建设性的批评，从而推动响应的改进。
吴恩达还推荐了几篇关于反思模式的论文，进一步证实了这种设计模式的有效性。
在AI智能体的未来，吴恩达表达了对这一趋势的兴奋和期待，并鼓励AI从业者关注这一趋势。
他分享了智能体工作流的概念，并通过个案研究和数据分析展示了其优越的性能。
他还具体介绍了智能体领域的广泛设计模式，并认为反思和工具使用是非常强大的技术，而规划和多智能体协作则是正在兴起的技术。
通过这些设计模式，AI智能体的生产力有望得到显著提升。
原文和模型
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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 gpt-4
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