吴恩达力推Agent工作流 智能体平台成创业新风口

在人工智能领域，每一次技术的革新都预示着新的机遇与挑战。近日，国际知名学者吴恩达在红杉资本的人工智能峰会（AI Ascent）上发表了关于AI Agent工作流的演讲，引起了业界的广泛关注。他不仅深入探讨了AI Agent工作流的多步迭代模式与基于人工评估基准测试的效果分析，还提出了AI agent设计模式的四种分类：反思、工具使用、规划、多智能体协作，为AI技术的发展指明了新的方向。

吴恩达强推Agent工作流

在吴恩达的演讲中，他提到了一种名为“代理式工作流程”的新模式，与传统的非代理式工作流程形成了鲜明对比。在非代理式工作流程中，大型语言模型需要一次性完成整篇文章的撰写，这种工作方式虽然看似严苛，但大型语言模型在这种模式下的表现却出人意料地优异。然而，代理式工作流程则更加注重迭代和优化，通过让人工智能生成文章的大纲、进行网络搜索、撰写初稿、审阅和反思等多个步骤，逐步提升文章的质量。这种工作方式不仅更接近人类程序员的工作习惯，还能够开发出更加智能和实用的应用程序。

吴恩达还提到了AI agent的四种设计模式，包括反思、工具使用、规划和多智能体协作。这些设计模式为AI agent的发展提供了更多的可能性和创新空间。例如，通过反思模式，我们可以让AI模型对之前生成的代码进行深入检查，评估其正确性、效率和结构，并提供专业评论，从而生成更加优化的代码版本。而工具使用模式则让AI模型能够集成各种工具，执行复杂的任务，如搜索网页、生成和运行代码等，极大地提升了工作效率和生产效率。

智能体平台深度体验报告

随着AI agent技术的不断发展，越来越多的智能体平台开始涌现。这些平台为开发者提供了丰富的功能和工具，帮助他们快速构建和部署AI agent。其中，一些平台如百度千帆大模型开发与服务平台，通过提供插件、工作流等功能，降低了AI agent的开发门槛，使得更多的开发者能够参与到这个领域中来。

以百度千帆大模型开发与服务平台为例，该平台提供了丰富的图像识别类插件，以及预设的大模型功能，使得开发者能够更加便捷地构建和部署AI agent。同时，该平台还支持Multi-Agent模式和多种发布方式，满足了不同开发者的需求。通过深度体验这些智能体平台，我们可以发现它们在功能、易用性、性能等方面都有着不俗的表现。

OpenAI GPTs可能要烂尾

然而，在AI agent技术蓬勃发展的同时，也面临着一些挑战和问题。其中，OpenAI GPTs项目的困境就引起了业界的广泛关注。自2023年11月上线以来，GPTs功能一直备受开发者们的期待。然而，随着时间的推移，GPT Store中的垃圾GPTs越来越多，侵犯知识产权、挑战学术伦理、冒充名人/官方、越狱模型泛滥等问题层出不穷。这些问题不仅严重影响了用户体验，也损害了OpenAI的声誉和开发者们的利益。

面对这些问题，OpenAI似乎并没有采取有效的措施来应对。一方面，开发者们对OpenAI的运营政策和表现感到失望；另一方面，GPTs的开发门槛过低，缺乏优质内容激励措施和审查机制，导致大量垃圾GPTs的涌现。这些因素都使得GPTs项目面临着烂尾的风险。

抓住Agent创业风口

尽管GPTs项目陷入了困境，但AI agent领域仍然充满着机遇和创业风口。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，AI agent将在更多领域发挥重要作用。例如，在医疗、金融、教育等领域，AI agent可以通过自动化流程、智能问答、数据分析等方式提高效率和服务质量。

对于创业者来说，抓住这个风口就意味着要紧跟技术发展趋势，深入了解市场需求和用户需求。同时，还需要选择合适的智能体平台和技术栈来构建自己的AI agent产品。在这个过程中，百度千帆大模型开发与服务平台等优秀的智能体平台将成为创业者们的得力助手。

结语

总的来说，吴恩达强推的Agent工作流为AI技术的发展指明了新的方向。同时，智能体平台的不断涌现也为开发者提供了更多的选择和机遇。尽管OpenAI GPTs项目陷入了困境，但AI agent领域仍然充满着无限可能。对于创业者来说，抓住这个风口就意味着要紧跟技术发展趋势和市场需求变化，不断创新和迭代自己的产品以赢得市场的认可。