![吕磊](lulei.png)
吕磊智慧途灵科技联合创始人& CTO;四川大学计算机专业 硕士;Wipro-ISO9000 审计专家
曾发表多篇国内权威学术期刊发表论文,擅长人工智能领域的自然语言理解、动态知识图谱、深度学习、语音与图像识别、以及个性化推荐技术;现负责途灵 NLP 核心算法;曾荣获米其林必比登软件挑战赛全球第三名,支持组建 Wipro 成都电信事业部,并成功完成全球化工作交接。人工智能领域多项算法及发明专利主导成员;曾荣获 Wipro Project Management Elite 称号。
在想这个agents落地干活。人这么聪明,为啥99%的流程其实都是锁死的。 生产线上,给予零的自由空间,工作流和标准全部锁死。 组织力,工作流基本锁死,照着干。 绝大多数落地并不需要创造力和乱动,反而全是混乱,而是线性锁死,标准订好,检查不出错。 人类这样聪明,依然这样解决问题。动态编排很fancy,但是否关键在执行力。一种Ai agents 缺陷在编排,这个99%工作流锁死,不行人帮着编排,dynamic planing真的重要度很高吗? 另外一种缺陷是,线性流程每一步品质差。 工作流中对Ai的决策力要求比人类都高,这个是否就走不通? 所以需要的是bottom up. 每个简单的task能做好。要不成了孔乙己.读了很多书,出口成章,琴棋书画无人能敌,就是小事不会做,也不肯做。让我们一起来讨论AI Agent 如何工作,它能带给我们什么呢?具体包括以下3点:
- AI Agent 存在原因;
- AI Agent 工作原理;
- Python在 AI Agent 中的应用。