众多AI团队往往只是简单地在大语言模型（LLM）之上堆砌一个华丽的用户界面，就宣称这是一款“产品”。然而，当真实用户开始使用时，应用却往往崩溃。根本原因在于你可能选择了错误的AI能力层级来构建你的应用。本文将深入探讨不同AI层级的适用场景，帮助你选择最适合需求的架构，从而避免大模型应用在实际应用中“水土不服”的困境。
1. 原始动力：大语言模型（LLM）的局限性
关键词：LLM，局限性，内容创作，总结，翻译
大语言模型（LLM），如GPT、Claude或Gemini，是现代AI应用的基础。它们擅长生成文本、进行总结和翻译。例如，你可以使用GPT快速起草一篇市场营销文案，或者让Claude总结一份冗长的法律文件，甚至利用Gemini将用户手册翻译成多种语言。
然而，LLM并非万能。它们存在显著的局限性：
- 缺乏实时知识： LLM的知识库是基于训练数据，无法实时更新。如果你的应用需要基于最新的信息进行决策，例如预测股票价格或跟踪突发新闻，LLM则无法胜任。
- 不具备持续记忆： LLM每次交互都是独立的，无法记住之前的对话内容。这使得它们在需要上下文信息的应用中表现不佳，例如构建一个能理解用户长期需求的客户服务机器人。
- 任务执行不可靠： LLM主要用于生成文本，不擅长执行复杂的任务。如果你的应用需要完成一系列步骤，例如预订机票或安排会议，仅仅依靠LLM是远远不够的。
案例： 某公司开发了一个基于LLM的客服机器人，期望它能解决用户的大部分问题。然而，用户发现机器人无法回答关于最新产品信息的问题，而且每次都需要重新描述问题，用户体验非常差。
数据： 一项针对LLM的研究表明，在需要实时信息的情况下，LLM的准确率平均下降了30%。
因此，在选择AI架构时，必须充分认识到LLM的局限性，避免过度依赖。
2. 扩展知识：检索增强生成（RAG）的价值与不足
关键词：RAG，知识库，问答机器人，文档助手，多步骤工作流
为了克服LLM缺乏实时知识的问题，一种常见的解决方案是检索增强生成（RAG）。RAG将LLM与一个外部知识库连接起来，通过搜索相关信息来增强LLM的生成能力。
RAG的工作原理是：当用户提出问题时，系统首先在知识库中搜索相关文档，然后将搜索结果作为上下文添加到LLM的提示中，最后由LLM生成答案。
RAG非常适合以下场景：
- 问答机器人： RAG可以为问答机器人提供最新的知识，例如公司政策、产品文档或行业报告。
- 文档助手： RAG可以帮助用户快速查找文档中的信息，例如法律文件、技术手册或研究论文。
- 知识助手： RAG可以帮助用户学习新的知识，例如通过搜索和总结相关文章来了解某个主题。
案例： 某律师事务所使用RAG构建了一个法律问答机器人，律师可以向机器人提问关于法律法规的问题，机器人会根据事务所的法律数据库和最新的判例来生成答案。
数据： 一项研究表明，使用RAG的问答机器人的准确率比仅使用LLM的问答机器人提高了20%。
然而，RAG也存在一些不足：
- 难以处理多步骤工作流： RAG主要用于回答问题，不擅长处理需要多个步骤才能完成的任务。例如，RAG无法完成预订机票、安排会议等操作。
- 依赖知识库的质量： RAG的性能取决于知识库的质量。如果知识库包含过时或错误的信息，RAG的答案也会不准确。
3. 赋予行动力：AI Agents 的崛起
关键词：AI Agents，工具，任务流，自动化，长期目标，复杂协调
为了让AI能够完成更复杂的任务，我们需要引入AI Agents的概念。AI Agents 不仅仅是生成文本，它们还可以使用工具，例如搜索引擎、API和数据库，来完成各种任务流。
AI Agents 具有以下特点：
- 自主性： AI Agents 可以自主地规划和执行任务，无需人工干预。
- 适应性： AI Agents 可以根据环境的变化调整自己的行为。
- 学习能力： AI Agents 可以从经验中学习，提高自己的性能。
AI Agents 擅长以下场景：
- 自动化流程： AI Agents 可以自动化各种业务流程，例如客户服务、订单处理或供应链管理。
- 安排会议： AI Agents 可以根据用户的日程安排会议，并自动发送邀请。
- 发送电子邮件： AI Agents 可以根据用户的指令发送电子邮件，并自动跟踪回复。
- 更新 CRM： AI Agents 可以自动更新客户关系管理（CRM）系统，例如添加客户信息、记录销售活动或更新销售机会。
案例： 某销售团队使用AI Agent自动更新CRM系统。Agent可以从销售人员的电子邮件和通话记录中提取信息，并自动添加到CRM系统中，从而节省了销售人员的时间和精力。
数据： 一项研究表明，使用AI Agent自动化CRM系统的团队的销售额平均提高了15%。
然而，AI Agents 在以下方面存在局限性：
- 不擅长长期目标： AI Agents 主要关注短期任务，不擅长制定和执行长期目标。
- 难以进行复杂协调： AI Agents 在处理需要多个Agent协同完成的任务时，容易出现协调问题。
4. 终极协作：Agentic AI 的蓝图
关键词：Agentic AI，多智能体，记忆，角色，逻辑，自主流程，多工具编排，动态决策，过度设计
为了解决AI Agents在长期目标和复杂协调方面的局限性，我们可以采用Agentic AI。Agentic AI 是一个由多个AI Agents组成的系统，每个Agent负责不同的任务，并通过记忆、角色扮演和逻辑推理进行协作。
Agentic AI 具有以下特点：
- 多智能体协作： 多个AI Agents协同完成任务，每个Agent负责不同的角色和功能。
- 长期记忆： Agentic AI 系统具有长期记忆，可以记住之前的交互和任务状态。
- 角色扮演： AI Agents 可以扮演不同的角色，例如项目经理、工程师或销售人员。
- 逻辑推理： AI Agents 可以进行逻辑推理，根据已知的信息推断出新的结论。
Agentic AI 擅长以下场景：
- 自主流程： Agentic AI 可以构建完全自主的业务流程，无需人工干预。
- 多工具编排： Agentic AI 可以协调多个工具，例如数据库、API和Web服务，来完成复杂的任务。
- 动态决策： Agentic AI 可以根据环境的变化进行动态决策，并自动调整策略。
- 端到端项目管理： Agentic AI 可以管理整个项目，从项目规划到项目执行，再到项目交付。
案例： 某公司使用Agentic AI管理其供应链。Agentic AI系统可以监控库存水平、预测需求、自动下订单，并协调物流，从而确保供应链的顺畅运行。
数据： 一项研究表明，使用Agentic AI管理供应链的公司的运营成本平均降低了20%。
然而，Agentic AI 也存在一些缺点：
- 复杂性高： Agentic AI 系统的设计和开发非常复杂，需要专业的知识和技能。
- 成本高昂： Agentic AI 系统的部署和维护成本高昂。
- 过度设计： 对于简单的任务，使用Agentic AI 是一种过度设计，会增加不必要的复杂性和成本。
如何选择合适的AI架构？
选择合适的AI架构的关键在于明确你的应用的需求。以下是一些建议：
- 如果你的应用只需要回答问题，例如构建一个问答机器人或文档助手，那么RAG是一个不错的选择。
- 如果你的应用需要完成一系列步骤，例如预订机票或安排会议，那么AI Agents更适合。
- 如果你的应用需要管理整个项目，例如供应链管理或项目管理，那么Agentic AI可能是一个更好的选择。
总结：
- 想要回答PDF中的问题？选择 RAG。
- 想要总结、发送邮件并记录笔记？选择 AI Agent。
- 想要 AI Agents 跨工具管理交易流程？选择 Agentic AI。
结论：
关键词：架构，用户需求，迭代，AI战略
构建AI应用不仅仅是将LLM添加到你的应用中并期望它能正常工作。而是要根据你的用户需求选择合适的架构。重要的是要记住，AI技术在不断发展，你的AI应用也需要不断迭代。一个清晰的AI战略能够指导你选择正确的工具和技术，并确保你的AI应用能够满足用户的需求，最终取得成功。思考一下，你的 AI 技术栈是为了什么而构建的？它是否符合你用户的需求？