随着大模型（LLM）技术的飞速发展，构建和利用Agent来创造实际价值的讨论日益增多。然而，在将Agent引入LLM应用之前，我们需要深入探讨一个核心问题：何时应该使用Agent，以及在哪些情况下应该避免使用？本文将围绕这一关键问题，结合实际案例，探讨Agent在大模型应用中的适用性，帮助开发者更好地理解和运用这项技术。
Agent的魅力：开放性任务与动态适应
开放性任务是Agent大展身手的重要场景。当面对无法分解成预定义步骤或决策树的任务时，Agent的价值就凸显出来。它们能够根据上下文动态地选择下一步行动，从而应对复杂而不确定的环境。例如，在客户服务领域，传统的聊天机器人可能只能处理预设的常见问题。但如果使用Agent，它就可以通过理解客户的意图，调用不同的工具或API来解决更复杂、个性化的需求。Agent能够灵活地搜索知识库、查询订单信息、甚至发起退款流程，而无需人工干预。
灵活性和适应性是Agent的另一大优势。在需要动态决策、选择工具、调用API或实时处理模糊信息的场景中，Agent的表现尤为出色。例如，在供应链管理中，由于市场需求、物流状况等因素不断变化，传统的固定流程难以适应。而基于Agent的供应链管理系统可以实时监控各种数据源，例如库存水平、运输成本、天气预报等，然后根据这些信息动态调整生产计划、运输路线和库存策略。这种灵活性和适应性可以显著提高供应链的效率和响应速度，减少损失。
Agent的优势：规模化解决与价值回报
规模化解决问题是Agent的又一应用亮点。当需要处理成百上千个略有不同的任务时，传统的工作流可能显得力不从心，需要不断地重写逻辑。Agent的通用性使其能够轻松应对这种挑战。例如，在一个大型电商平台上，每天都会产生大量的用户评论。如果采用人工审核，成本高昂且效率低下。而利用Agent，我们可以构建一个智能评论审核系统，该系统可以自动识别和过滤掉包含敏感信息、垃圾广告或恶意攻击的评论。该Agent可以通过学习大量的评论数据，不断提高其识别准确率，从而实现对海量评论的自动审核，大大降低了人工成本。
当然，使用Agent并非没有代价。它会引入延迟和资源开销。因此，在决定是否使用Agent时，我们需要仔细评估其价值回报。如果Agent能够显著改善结果，例如提供更深入的洞察、自动化高价值工作流或减少人工干预，那么这些成本就是值得的。例如，在金融风险管理中，Agent可以用于实时监控市场动态、评估投资组合的风险，并自动调整投资策略。虽然构建和维护这样的Agent系统需要一定的成本，但它可以帮助金融机构更好地管理风险，避免潜在的损失，从而带来更高的价值回报。
Agent的局限：明确任务与稳定输出
然而，Agent并非万能的。在某些情况下，使用Agent可能会适得其反。对于明确任务而言，Agent可能不是最佳选择。如果输入和预期输出遵循清晰的、基于规则的模式，那么简单的检索增强生成（RAG），甚至是带有上下文示例的单个提示，都可以优于功能齐全的Agent，而且成本更低，延迟更小。例如，在自动生成产品描述时，如果产品信息结构化且规则明确，例如产品名称、规格、材质等，那么使用模板化的RAG方法就可以快速生成高质量的产品描述，而无需使用Agent。
对稳定输出有要求的场景同样不适合使用Agent。Agent通常依赖于LLM驱动的决策，这有时会引入不可预测性。对于高风险或监管环境（这构成了企业用例的很大一部分），考虑使用结构化的工作流或模板代替。例如，在医疗诊断领域，诊断结果的准确性和一致性至关重要。如果使用Agent进行诊断，可能会因为LLM的不可预测性而导致误诊或漏诊。因此，在这种情况下，应该使用经过严格验证的、基于规则的诊断系统，以确保诊断结果的准确性和一致性。
Agent的误区：过度复杂与性能成本
在产品开发的早期阶段，应避免过度使用Agent。正确的做法是先从简单开始，解决核心问题。只有在需要更多能力或自动化时，才引入Agent逻辑。复杂性会增加技术债务。例如，在开发一个新闻摘要应用时，一开始可以只使用简单的RAG方法来提取新闻的关键信息。只有在需要更高级的功能，例如自动识别新闻主题、生成更具洞察力的摘要或个性化推荐时，才考虑引入Agent。
最后，如果你的目标是优化性能或成本，那么要慎重使用Agent。Agent可能会变得非常昂贵。除非你的任务确实需要动态规划或工具使用，否则请坚持使用更高效的模式。例如，在一个在线教育平台上，如果只需要为学生提供简单的学习资源推荐，那么使用基于用户历史行为的协同过滤算法就足够了，而无需使用Agent。只有在需要更复杂的推荐，例如根据学生的学习进度和理解程度动态调整推荐内容时，才考虑引入Agent。
Agent 的权衡：成本、性能与收益
Agent 技术的应用需要权衡 成本、性能和收益。构建和维护Agent系统需要一定的经济投入，同时也可能增加系统的延迟。因此，在决定是否使用Agent时，我们需要仔细评估其潜在收益，例如提高效率、改善用户体验或降低运营成本，并将其与成本进行比较。如果收益明显高于成本，那么使用Agent就是合理的。
同时，我们还需要关注 性能 。Agent 系统的性能受多种因素影响，例如 LLM 的性能、工具的可用性和网络的延迟。为了确保 Agent 系统的性能满足要求，我们需要对这些因素进行优化。例如，我们可以选择性能更高的 LLM、使用更可靠的工具和优化网络连接。
总结：慎重选择，合理应用
总而言之，并非所有问题都适合使用Agent。许多成功的用例都是通过简单、定义明确和结构化的工作流来产生切实的商业价值的：检索、良好的提示和清晰的评估循环。
但是，当您的应用程序需要实时决策、多步骤推理和动态工具使用时，Agent可能值得一试。在决定是否使用Agent时，我们需要仔细评估任务的性质、所需的功能以及潜在的成本和收益。只有在Agent能够显著改善结果，并且其成本可以接受时，才应该考虑使用这项技术。
最后，请记住Anthropic关于构建有效Agent的指南，听取Anthropic专家的意见：🔗 https://lnkd.in/gjRsdgtp。 深思熟虑地构建，并根据实际需求选择最合适的工具，才能真正发挥Agent的价值。