Thread de 向阳乔木 (@vista8)

Descobri que o conteúdo gerado pelo Agente é ainda pior do que o gerado diretamente pelo Prompt. Consultei o @Cydiar404, e ele compartilhou algumas de suas experiências. Por que não é recomendável depender excessivamente da estrutura Fast Agent? Embora as estruturas de agentes prontas para uso, como o CrewAI, sejam simples, elas não oferecem a capacidade de personalizar recursos detalhados. Quando um produto exige interação complexa, a estrutura se mostra insuficiente. Por exemplo, ela não consegue lidar com a interface gráfica do Agent Builder, o monitoramento detalhado de nós ou agentes especiais personalizados. Além disso, muitas tarefas disponíveis no mercado podem ser concluídas com um único ReAct Loop. A arquitetura multiagente é desnecessária na maioria dos cenários, pois muitas tarefas são inteiramente baseadas no contexto precedente — se o contexto precedente não for gerado, não haverá contexto subsequente. Em alguns casos, a saída de um loop multiagente é ainda menor do que a de um único loop ReAct. A verdadeira importância da estrutura subjacente do Agente reside no seu controle sobre todo o monitoramento em circuito fechado, o que permite a verdadeira implementação do Aprendizado por Reforço Agético. Caso contrário, muitas tarefas não exigem um agente. Tarefas complexas realmente testam o gerenciamento de contexto, as capacidades de planejamento e a sincronização dos estados das tarefas entre múltiplos agentes. A vantagem da estrutura rápida é que ela é muito rápida de 0 a 1 e pode ser usada definindo diretamente as instruções do agente. No entanto, a persistência de dados é uma questão fundamental, pois envolve a conversão entre dados e formato.