Sunt profund de acord:1. Cooperarea paralelă între mai mulți agenți nu este la fel de stabilă ca un singur fir. 2. RAG nu este la fel de fiabil ca căutarea tradițională; 3. Cu cât sunt mai multe instrucțiuni în prompt, cu atât modelul nu știe mai mult cum să aleagă. ——Traducerea originală este următoarea—— Pe drumul spre construirea agenților AI, echipa noastră @Cline identificat trei "viruși gânditori". Așa-numitul "virus al gândirii" sunt acele idei tentante care sună foarte inteligent, dar nu funcționează deloc în practică. Cei trei viruși sunt: * Orchestrare multi-agent * Regenerare Augmentată (RAG) * Cu cât sunt mai multe instrucțiuni = cu atât efectul este mai bun Să aflăm! 1. Colaborare cu mai mulți agenți Genul de scenă dintr-un film științifico-fantastic - "agenți din spate, agenți de muniții, agenți de analiză, agenți de comandă" - trimiterea unui grup mare de sub-agenți și, în cele din urmă, rezumarea rezultatelor - sună foarte tare. Dar realitatea este că marea majoritate a muncii agenților utili este pe un singur fir. Procesele complexe de colaborare rareori oferă valoare reală și adesea creează haos. Știți, este destul de greu să faci modelul să funcționeze stabil într-un singur fir, ca să nu mai vorbim de logica de colaborare paralelă. Acest lucru nu numai că crește complexitatea implementării, dar face și procesul de înțelegere și luare a deciziilor al modelului extrem de complex. 2. Utilizați RAG pentru a construi agenți RAG, sau Retrieval Augmented Generation, este, de asemenea, un virus al gândirii. Pare puternic în teorie, dar în practică, în special în scenariile agenților, chiar și comenzile de bază de căutare a textului precum GREP sunt uneori mai bune decât acesta. De ce aura RAG se estompează în fluxul de lucru real al agentului? Deoarece informațiile recuperate sunt adesea fragmentate și nu pot permite modelului să formeze o "înțelegere" coerentă și utilă. O abordare mai bună este aproape întotdeauna să lăsați modelul să listeze fișierele pe cont propriu, să caute într-un mod asemănător grep și apoi să deschidă și să citească întregul fișier (la fel ca un om). Echipa @Cline a început să facă acest lucru devreme și apoi am văzut că @Amp – Research Preview și @Cursor – au trecut și ele la această abordare mai pragmatică. 3. Mai multe instrucțiuni = cu atât efectul este mai bun Există o concepție greșită larg răspândită că adunarea din ce în ce mai multe "instrucțiuni" în solicitările de sistem face modelul mai inteligent. Acest lucru este complet greșit. "Udarea" promptului nu va face decât să deruteze modelul, deoarece mai multe instrucțiuni tind să ducă la sugestii contradictorii și la supraîncărcare de informații. Ca urmare, trebuie să joci un joc de "whack-a-mole" și să te joci constant cu tot felul de comportamente ciudate ale modelului în loc să obții rezultate cu adevărat utile. Pentru majoritatea modelelor de ultimă oră de astăzi, cel mai bun mod de a ieși din calea lor este să nu țipi la ele în încercarea de a-i direcționa într-o anumită direcție. Vă rugăm să prețuiți fiecare cuvânt (sau semn). Una peste alta, toate cele trei idei de mai sus sunt foarte tentante. Dacă nu lucrați cu AI toată ziua, ați putea crede că toate au mult sens – dar nu este așa. Desigur, pe măsură ce capacitățile modelelor de bază se îmbunătățesc, percepția noastră asupra acestor metode se poate schimba în viitor.