你需要的不是智能体，而是一个适合 AI 的工作流

现在 AI 智能体（AI Agent）的概念很火，似乎智能体是用 AI 解决问题的银弹，有了智能体就可以解决很多问题。但也有很多人有不同意见，认为智能体不过是噱头，并没有看到靠谱的应用场景。

一个被提及很多的是吴恩达老师写的多智能体翻译的例子，简单来说就是用三个智能体：一个直译智能体、一个审查智能体、一个意译润色智能体，确实可以大幅提升翻译质量。但并非一定要三个智能体才能提升翻译质量，我以前也提出过基于 Prompt 的翻译方法，让 LLM 在翻译时，使用直译 + 反思 + 意译三个步骤输出，也可以得到高质量的翻译结果。

本质上，使用大语言模型（LLM）来解决问题，思维链（COT, Chain of Thought）是一种有效提升生成质量的方法，也就是说，之所以翻译质量能提升，不是因为有了智能体，而是因为有了思维链。至于思维链的每个环节是用一个独立的智能体，还是输出的一个步骤，并没有太本质的差别。（参考文章：什么时候该用多智能体是不是一定要用多智能体？）

其实大部分 AI 应用场景都类似：要用 AI 解决问题，核心不在于智能体，而在于设计出一个适合 AI 的工作流。

那么怎么才能设计一个适合 AI 的工作流呢？我认为有几个因素需要考虑：

一、不要将 AI 的解决方案局限在人类现有的解决方案上

有时候我们过于将 AI 拟人化，会不自觉的用人类解决问题的方式来套用在 AI 上，有时候确实有效，但很多时候并不一定是最优解。就像专业的翻译员，他们并不需要直译反思意译三个步骤，他们可以一步到位，直接输出高质量的翻译结果，所以最开始让 AI 翻译，Prompt 都是直接一步输出翻译结果，而不是分步骤输出，结果翻译出来的比较生硬。而当我们发现思维链是大语言模型的一种有效提升方法后，就可以设计出更适合 AI 的工作流，分成几步来解决问题。

包括我看到一些智能体项目，尝试模拟人类软件开发的分工，使用项目经理、产品经理、架构师、程序员、测试等等智能体角色去尝试解决复杂的软件项目，同样也是一个过于拟人化而不一定适合 AI 解决问题的思路，所以也只能出现在论文中，而无法在实际项目中落地。相反像 GitHub Copilot 这样辅助生成代码的工具倒是真正适合当前 AI 编程的工作流，能实实在在提升开发效率。

二、不必完全依赖 AI 做决策，而是让 AI 辅助做决策或者做简单的决策

去年有一个超级火爆的项目叫 AutoGPT，就是你输入一个任务，GPT-4 会将任务分解，制定计划，调用外部工具，比如 Google 搜索，甚至执行代码，最终完成任务。这也算是 AI 智能体的先驱项目之一，但现在已经很少有人提及了，因为以现在 AI 的智能程度，还不足以对开放性的任务做出靠谱的决策，最终除了帮 OpenAI 卖了大量的 Token 外，并没有解决什么实际问题。所以现在 AI 应用的主流是把 AI 当“副驾驶（Copilot）”，只是让 AI 辅助人类完成任务，主要还是人在做决策。

另外就是自己设计工作流，让 AI 在工作流中完成一部分工作，并不过于依赖 AI 做决策，或者只需要做简单的决策。比如说商家借助 AI 处理差评的工作流：

  1. 程序抓取评论信息
  2. AI 分析每一条评论的情感，筛选出差评
  3. AI 生成回复（可能需要人工审核）

这是一个典型的设计好流程的适合 AI 的工作流，AI 只需要做简单的情感分析和回复生成，而不需要做复杂的决策，这样的工作流可以很好的提升效率，并且结果也相对靠谱。

三、结合不同领域的 AI 模型或者工具，设计合适的工作流

去年起 AI 大热，一个很重要的原因是大语言模型的出现，这些模型一方面确实能力强大，有一定的通用性，有简单的推理能力，另一方面使用也简单，无论是通过聊天机器人，还是通过 API 调用，都能很方便的使用。即使像我这样不是人工智能专业的人，也能很容易的使用这些模型。而在以前，人工智能相对来说是个高门槛的领域，需要筛选数据、需要训练，还需要调参，对于非专业人士来说是很难使用的。

但这也导致一个问题，就是很多解决方案过于依赖大语言模型，而不知道或者不会使用其他领域的 AI 模型，但当你能够根据任务，将不同领域的 AI 模型或者工具结合起来，设计出合适的工作流，就能够得到更好的解决方案。

四、回归问题本质，AI 只是解决问题的工具

上面提的几点都是容易犯的一些错误，之所以容易犯这些错误，恰恰是因为我们有时候过于关注一些流行的概念或技术，而忽略了要解决的根本问题是什么，将 AI 变成了目的而不是手段。如果你有了解马斯克的第一性原理思维，其强调的就是回归事物最基本的条件，把其解构成各种要素进行分析，从而找到实现目标最优路径的方法。

而运用第一性原理通常有三个步骤：

  • 第 1 步：定义清楚你要解决的根本问题。
  • 第 2 步：拆解问题。
  • 第 3 步：从头开始创建解决方案。

而这也个思路也适用于我们去借助 AI 解决问题，设计出适合 AI 的工作流。

举两个设计合适 AI 工作流解决问题的例子

一个例子是 PDF 转 Markdown

做过 PDF 翻译的有经验，要得到好的翻译结果，将 PDF 的内容整理成 Markdown，再让大语言翻译，效果是相当好的。但这个不好做，因为 PDF 是用来打印的格式，并不是结构化的数据，很难直接提取成 Markdown，再加上各种图表、表格等，更是复杂。

最近看到一个项目叫 PDFGPT，它就做的很巧秒，本质上是基于 GPT-4o 和 PyMuPDF 设计了一个工作流：

  1. 用一个 PDF 操作库 PyMuPDF 检测 PDF 中的图片、图表、表格等，提取成图片并保存
  2. 每一页 PDF 生成一张图片，将图片、图表、表格等位置用红框标记出来，并附上对应的图片名称
  3. 借助 GPT-4o 的视觉能力，解析标注后的图片，生成对应的 Markdown

如果你纯粹依赖大语言模型，恐怕无法完成这样的任务，一方面受限于上下文窗口的长度限制，一次无法处理多页 PDF，另一方面对于图片、图表、表格等内容无法嵌入 Markdown 中。如果结合 PyMuPDF 这样的库和一个简单的工作流，就可以方便的实现 PDF 转 Markdown，生成的结果也挺不错。

另一个例子是漫画的翻译

有很多那种气泡文字的漫画，如果要翻译成其他语言，就需要将气泡文字提取出来，翻译后再放回去。漫画翻译的难点在于：

  1. 因为漫画的气泡文字位置不固定，有时候还会有重叠，不好提取；
  2. 翻译的时候，如果只是把提取出来的文字按字面翻译，但不知道当前画面的内容，翻译的结果可能会不通顺；
  3. 翻译后要对图片进行处理，抹掉原来的文字，将翻译后的文字放回到原来的位置。

如果人工做会怎么做？可能是读懂漫画，翻译，然后用 Photoshop 这个样的工具抹掉原来的文字，再放上翻译后的文字。可以想象这样的工作量还是不小的。

有一个开源项目 comic-translate，就做的很好，它也是设计了一个适合漫画翻译的工作流：

  1. 用一个专业模型做气泡检测，找出文字气泡的位置
  2. 用 OCR 做气泡内文字的提取
  3. 用一个专业模型移除气泡内的文字
  4. 借助 GPT-4o 的视觉能力，根据漫画内容，翻译气泡内的文字
  5. 用程序将翻译后的文字绘制到原来的气泡位置

如果不考虑翻译质量的话，这几乎是一个全自动的工作流，效率相当高，成本也很低，最贵的部分是 GPT-4o 的 API，一页也才$0.02 左右。就算加上人工审核对翻译结果和图片生成结果的处理，也是能比以前的人工翻译效率高很多。

从上面的例子可以看出，真正要用好 AI，让 AI 发挥最大效能，核心是还是要基于你要解决的问题，重新设计一个适合 AI 的工作流，让 AI 在工作流中完成它最擅长的工作，至于是不是智能体，是不是大语言模型，是不是 AI 帮你决策，都不是最重要的。

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