如何构建一个强大的AI Agent? 别从零开始。参考这篇论文的 4KAgent 的架构,就是一份给开发者的完美蓝图。 我把它拆解成了四大设计原则,可以直接借鉴: 原则一:建立“感知-规划”大脑 Agent必须先理解问题。4KAgent的核心是 Perception Agent(感知智能体)。它的工作流是: 1. 多模态分析:用一个VLM(视觉语言模型)来“看”懂图像内容。 2. 量化诊断:结合多个专业的IQA(图像质量评估)工具,输出客观的质量分数。 3. 制定计划:综合主观的“内容理解”和客观的“质量分数”,生成一个有序的、分步骤的Restoration Plan(修复计划)。 原则二:打造“模块化工具箱” 不要试图用一个万能模型解决所有问题。为Agent配备一个 Toolbox(工具箱),里面装满各种“专家模型”。 4KAgent的工具箱Model Zoo里,就集成了去噪、去模糊、超分、面部修复等9大类、数十个SOTA模型。 Agent根据规划,按需调用。 原则三:设计“品控-反思”闭环 这是4KAgent效果封神的关键,也是最值得学习的地方: Execution-Reflection-Rollback(执行-反思-回滚)机制。 a) 混合专家择优 (Q-MoE):执行每一步计划时,它不是只用1个工具,而是让工具箱里所有相关的“专家”都出个结果,然后通过一个质量评分函数,选出效果最好的那个,再进入下一步。 b) 失败回滚 (Rollback):如果某一步操作后,质量评分反而下降了,系统会立即“回滚”并撤销这一步,尝试计划中的其他任务,避免“一条路走到黑”。 原则四:提供“用户意图”接口 最后,通过一个极简的Profile Module(配置文件模块),允许用户下达高级指令,比如“我更在乎观感,可以牺牲一点保真度 (Perception)”或“必须保真,不能有任何魔改 (Fidelity)”。 这让Agent无需重新训练,就能灵活适应不同用户的核心需求。 总结如何设计一个强大的AI Agent: [感知规划 -> 工具执行 -> 质量反思] 的闭环设计,再配上灵活的 用户Profile,就是这套Agent系统的精髓。 这个思路,对我们开发任何领域的Agent都极具启发。
今天这2小时咨询,给我直接干沉默了。 客户是个特牛的独立开发者,结果呢?产品在起点就卡死了。 为啥? 因为他在为一个根本不存在的美国市场做产品。 感觉必须把话说明白:你觉得的“用户需求”,大概率可能只是“国人的需求”。你连美国人厨房里会有什么没有什么都不知道,就敢说你懂他们的痛点? 别再用“战术上的勤奋”去掩盖“战略上的懒惰”了。基于错误假设的努力,纯属浪费生命。 所以,我的【Validated SaaS Ideas | 硅谷圈内验证的SaaS金矿】💡,不搞虚的。 它的唯一目的:帮你省下那6个月的冤枉路,让你直接看牌桌底牌。 我的点子从哪来? - YC创始人饭局上吐的槽:他们想做但没空做的项目,每一个都可能是一个小金矿。 - 美国小老板亲口说的付费需求:我们收购小公司和公司决策层聊的时候,他们愿意每月花钱解决的真实麻烦,这比任何调研报告都真。 - Reddit的阴暗角落:那些让你觉得“卧槽,这都有人要?”的高价悬赏帖,背后就是最纯粹的商业需求 现在,你有两个选择摆在面前: A. 继续独自摸索:用宝贵的时间和资金,去验证一个充满不确定性的方向。这很勇敢,但风险和机会成本都极高。 B. 让我为你引路:用极小的成本,获得一份经过验证的「高胜率决策参考」,让你站在过来人的肩膀上起步。 你的每一个决策,都在定义你的创业效率。 这个价格结构,是想把最大的诚意,留给最早信任我的朋友。 - 前10位早期支持者(预售):$30。这不仅是一个价格,更是一份邀请,让你用最低成本获得宝贵的认知优势。 - 之后,价格将到$199,然后$399。 我们相信,机会总是偏爱那些能快速识别价值、并果断行动的人。 预售链接将在我的下一条推文中发布。