Hilo de 向阳乔木 (@vista8)

Descubrí que el contenido generado por el Agente es incluso peor que el que genera directamente el Prompt. Consulté a @Cydiar404 y él compartió algunas de sus experiencias. ¿Por qué no se recomienda depender excesivamente del marco de trabajo Fast Agent? Si bien los marcos de agentes listos para usar como CrewAI son simples, carecen de la capacidad de personalizar funciones detalladas. Cuando un producto requiere una interacción en profundidad, el marco de trabajo resulta insuficiente. Por ejemplo, no puede gestionar la interfaz gráfica de usuario de Agent Builder, la monitorización detallada de nodos ni agentes especiales personalizados. Además, muchas tareas del mercado pueden completarse con un solo ReAct Loop. El uso de múltiples agentes es innecesario en la mayoría de los escenarios porque muchas tareas se basan completamente en el contexto precedente; si no se genera el contexto precedente, no habrá un contexto posterior. En algunos casos, el resultado de un bucle multiagente es incluso menor que el de un único bucle ReAct. La verdadera importancia del marco subyacente del agente radica en su control sobre la monitorización completa en bucle cerrado, lo que puede hacer realidad el aprendizaje por refuerzo agente. De lo contrario, muchas tareas no requieren un agente en absoluto. Las tareas complejas ponen a prueba la gestión del contexto, las capacidades de planificación y la sincronización de los estados de las tareas entre múltiples agentes. La ventaja del marco rápido es que es muy rápido de 0 a 1 y se puede utilizar definiendo directamente las instrucciones del agente. Sin embargo, la persistencia de datos es un tema clave porque implica la conversión entre datos y formato.