Andrew Ng 总结从循环到图的 4 个智能体步骤
theomitsa · x · 2026-07-24
这条转发总结了 Andrew Ng 的一份 8 页 PDF,核心是在讲如何把 agent 工作流从“循环”升级成更像“图”的系统。
文中给出的 4 个步骤是:
- Reflection(反思):让 agent 先写,再用第二个 prompt 批判并重写;有时一个自我审查循环就能胜过完全没有反馈的更强模型。
- Tool use(工具调用):接入搜索、代码执行和 API,否则“只会想不会做”的 agent 很容易胡编。
- Planning(规划):先把任务拆成 JSON 步骤再执行,某一步失败后还能重新规划。
- Multi-agent(多智能体):把角色拆开,一个写代码、一个审查、一个测试。
帖子强调这些不是概念玩具,而是今天就能落地的 agent 编排方法;最小可行做法是先加一个 critique 步骤,再逐步加结构。
「编程与Agent」频道最新
- Ling-3.0-flash 发布:124B 参数、5.1B 激活、256K 上下文 — BanghuaZ · 2026-07-24
- charliermarsh 说自己在 5.6 后几乎不再用 /goal — charliermarsh · 2026-07-24
- Agent 权限隐患:喊句「全删了」就能让 AI 清空你的文件 — burhop · 2026-07-24
- Codex 开始估人类和 agent 工期,但时间仍然偏乐观 — edgarpavlovsky · 2026-07-24
- Daniel Lemire 用 Grok 给 20 年老博客加上代码评论 — lemire · 2026-07-24
- 微软研究院 SkillOpt 用文本优化技能,六基准 52/52 — eyishazyer · 2026-07-24