马东锡 NLP 🇸🇪
1个月前
ginobefun
1个月前
#BestBlogs 我们距离 Agent 的 DeepSeek 时刻还有多远 | Z Potentials 深度分析 AI Agent 的定义、技术演进方向、Multi-Agent 架构必要性及距实现愿景的距离。 摘要: 文章对 AI Agent 进行了深度技术分析。首先澄清 Agent 定义,区分市场上的“套壳”现象,并对比 OpenAI 与 LangChain 在 Agent 形态上的不同路线。接着探讨了 Agent 技术栈的进化,包括模型 Agentic 能力的内化、工程整合的价值(如 Browser Use、Manus 产品思路)以及核心协议(MCP、A2A)的发展与竞争。 文章重点论述了 Multi-Agent 架构相较于 Single-Agent 的优势,分析其如何缓解内存、工具调用和 ReAct 框架局限性问题,并梳理了 Multi-Agent 的六种核心架构模式。最后,文章评估了 AI Agent 的发展现状,认为尽管面临诸多挑战(如技术知识缺乏、构建耗时),但通过工程创新,未来 12-24 个月有望看到显著进展,距离 Agent 的 DeepSeek 时刻正在稳步迈进。 主要内容: 1. 市场对 AI Agent 定义存在混淆,需区分纯粹 Agent 与混合架构。 -- 分析 OpenAI 代表的纯粹 LLM 驱动路线与 LangChain 代表的工程与模型混合路线,指出两者在系统设计、开发门槛和适用场景上的差异,强调理解不同 Agent 形态的重要性。 2. AI Agent 技术栈正向模型能力内化与工程整合并重方向进化。 -- 强调 SOTA 模型内化工具调用能力、环境交互学习的重要性,同时 Browser Use 和 MCP/A2A 等工程创新极大提升了 Agent 的实用性和可扩展性,技术发展是底层模型和工程能力的共同驱动。 3. Multi-Agent 分布式协作架构是克服 Single-Agent 局限性的关键。 -- 阐述 Multi-Agent 在缓解长时记忆、复杂工具管理、ReAct 框架迭代深度受限等问题上的优势,并通过多方案探索、人类协作适配性等体现其鲁棒性和扩展性,并介绍 Supervisor、Hierarchical 等六种典型架构模式。 4. 协议标准化(如 MCP 和 A2A)是 Agent 生态繁荣的基础,但存在潜在标准之争。 -- 分析 MCP 解决工具调用、A2A 解决 Agent 通信的核心作用,指出两者在短期互补、长期可能存在生态位重叠和标准竞争的风险,其本质在于 Agent 原子能力是以工具还是子 Agent 形式封装。 5. AI Agent 的真正突破依赖于更好的工程创新而非简单“套壳”或“苦活累活”。 -- 回应关于 AI 应用“套壳”的观点,认为短期“苦活累活”能产生差异化,但长期看将被自动化重构;真正的壁垒在于打造更易用、更高效的工具链和系统集成能力,减少对人力的依赖,符合 AI 时代稀释人力规模效应的趋势。 文章链接:
ginobefun
1个月前
#BestBlogs 【第 3523 期】程序员专属提示词工程实战手册 | 前端早读课 程序员提示词工程实战指南,高效利用 AI 编程助手提升开发效率。 摘要: 本文为程序员提供了一份实用的提示词工程实践手册,旨在帮助开发者更有效地与 AI 编程助手协作。文章详细阐述了编写高质量提示词的基础原则,包括提供充足上下文、明确目标、拆分复杂任务、提供示例、使用角色扮演以及通过迭代对话进行完善。 随后,针对代码调试、重构优化和新功能实现这三大核心编程场景,文章深入讲解了如何应用这些原则设计出能获得最佳 AI 回应的提示词,并通过对比“糟糕”与“优化后”的实际示例,直观展示了良好提示词的效果。文章强调了提示词质量对 AI 产出结果的决定性影响,并提供了丰富的实操技巧,对于希望提升 AI 辅助编程能力的开发者具有直接的指导价值。 主要内容: 1. 提示词质量直接决定 AI 编程助手的输出效果 -- 提供清晰、具体、包含足够上下文(代码、语言、框架、错误)的提示词,是获得 AI 准确、有用回应的关键。 2. 结构化提示可高效应对不同编程任务 -- 针对调试、重构、生成代码等场景,设计有针对性的提示词模式(如包含错误信息、重构目标、预期示例),能引导 AI 给出精准解决方案。 3. 与 AI 协作是迭代过程,需持续优化提示 -- 将 AI 视为伙伴,根据其初步回答进行追问、纠正或补充细节,通过多轮交流逐步完善提示和最终代码。 4. 利用角色扮演和示例可提升 AI 理解和输出质量 -- 让 AI 扮演特定角色(如专家、导师)或提供输入/输出示例,能让 AI 更贴近需求并给出更专业、更符合预期的结果。 文章链接: