很多人对AI Agent的理解太片面

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文章摘要

【关键词】 AI智能体、多Agent翻译、思维链COT、AI工作流、问题本质

AI智能体（Agent）在解决问题方面备受关注，但并非所有情况下都是万能的。吴恩达提出的多Agent翻译方法通过三个Agent的协同工作提升了翻译质量，但其他方法，如基于Prompt的翻译，也能通过三个步骤（直译、反思、意译）实现高质量翻译。关键在于使用思维链（Chain of Thought, COT）提升生成质量，而不一定需要多个Agent。

设计适合AI的工作流是解决问题的核心。首先，不应局限于人类现有解决方案，而应探索更适合AI的方法。例如，专业翻译员可以直接输出高质量翻译，而AI翻译最初是直接输出，导致生硬。发现COT有效后，可以设计分步骤的AI工作流。其次，不必完全依赖AI做决策，而是让AI辅助决策或做简单决策。如AutoGPT项目虽有创新，但因AI智能程度有限，未能解决实际问题。主流应用是将AI作为”副驾驶”，辅助人类完成任务。

此外，应结合不同领域的AI模型或工具设计合适的工作流。LLM的出现降低了AI使用的门槛，但过度依赖LLM可能导致忽略其他AI模型。结合不同模型设计工作流，如PDF转Markdown的PDFGPT项目和漫画翻译的comic-translate项目，能更好地解决问题。

最后，AI只是解决问题的工具，应回归问题本质，运用第一性原理思维，从基本条件出发，解构问题，找到最优解决方案。设计合适的AI工作流，让AI完成其擅长的工作，是发挥AI最大效能的关键。

总之，AI智能体并非万能，设计适合AI的工作流才是解决问题的核心。应避免局限在人类解决方案上，不必完全依赖AI做决策，结合不同AI模型设计工作流，并回归问题本质，将AI作为工具，发挥其最大效能。