Fil de 向阳乔木 (@vista8)

J'ai constaté que le contenu généré par l'agent est encore pire que celui généré directement par l'invite. J'ai consulté @Cydiar404, et il a partagé certaines de ses expériences. Pourquoi une dépendance excessive au framework Fast Agent est-elle déconseillée ? Bien que les frameworks d'agents prêts à l'emploi comme CrewAI soient simples, ils ne permettent pas de personnaliser des fonctionnalités détaillées. Lorsque le produit requiert une interaction approfondie, le framework montre ses limites. Par exemple, il ne peut pas gérer l'interface graphique d'Agent Builder, la surveillance détaillée des nœuds ou les agents spéciaux personnalisés. De plus, de nombreuses tâches sur le marché peuvent être réalisées avec une seule boucle ReAct. Le mode multi-agent est inutile dans la plupart des scénarios, car de nombreuses tâches reposent entièrement sur le contexte précédent ; si ce contexte n’est pas généré, il n’y aura pas de contexte ultérieur. Dans certains cas, le rendement d'une boucle multi-agents est même inférieur à celui d'une seule boucle ReAct. La véritable importance du cadre sous-jacent de l'Agent réside dans son contrôle de l'ensemble de la surveillance en boucle fermée, ce qui permet de réaliser véritablement l'apprentissage par renforcement agentique. Par ailleurs, de nombreuses tâches ne nécessitent pas du tout d'agent. Les tâches complexes mettent véritablement à l'épreuve la gestion du contexte, les capacités de planification et la synchronisation des états des tâches entre plusieurs agents. L'avantage de ce framework rapide est qu'il est très rapide de 0 à 1 et qu'il peut être utilisé en définissant directement les instructions de l'agent. Cependant, la persistance des données est un enjeu clé car elle implique la conversion entre les données et leur format.