在AI技术飞速发展的今天，智能体（AI Agent）的概念备受关注，被一些人视为解决复杂问题的万能钥匙。然而，智能体并非万能，其应用需要结合实际问题和工作流程设计。本文深入探讨了智能体的实质和如何设计适合AI的工作流，以实现问题的有效解决。
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。
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、不要局限于人类现有方案
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
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：
- 程序抓取评论信息
- AI 分析每一条评论的情感，筛选出差评
- 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、可以结合多种 AI或工具
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 只是锤子
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：
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
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
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：
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；
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；
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：
用一个专业模型做气泡检测，找出文字气泡的位置
用 OCR 做气泡内文字的提取
用一个专业模型移除气泡内的文字
借助 GPT-4o 的视觉能力，根据漫画内容，翻译气泡内的文字
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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