Talvez eu esteja disposto a defender essa ideia até o fim, talvez não seja uma opinião polêmica, mas… 1. Muitas vezes, os agentes devem ser usados apenas como mecanismos de descoberta para fluxos de trabalho. O True ASI é um gerador de fluxos de trabalho perfeito para qualquer tarefa. 2. Assim que meu agente ou meu cérebro descobre um bom fluxo de trabalho para minha tarefa (ou seja, uma boa sequência de etapas que funciona mais ou menos), o que eu quase sempre quero é esse fluxo de trabalho, com um toque de ✨agenicidade✨ para lidar com a ambiguidade (ou seja, o nó pode ser um agente). Porque isso me dá mais confiabilidade, e eu gosto disso, e você provavelmente também. 3. A grande maioria dos problemas pode ser representada como fluxos de trabalho, mas a experiência do usuário com agentes é muito melhor. Eu simplesmente explico o fluxo de trabalho em linguagem natural, como "faça isso, depois faça aquilo, depois verifique isso e volte para aquilo..." 4. Muitas melhorias no desempenho/confiabilidade dos agentes se resumem basicamente à "fluxificação" dos agentes, impondo-lhes as etapas a seguir e verificando se executam determinadas tarefas em ordem. Você também pode chamar isso de "aplicar seu 🤌gosto🤌/conhecimento" ao problema. Basicamente, tudo se resume ao fato de que existe uma enorme quantidade de trabalho econômico útil que não é totalmente aberto; são "aproximadamente" alguns passos que precisamos seguir, então devemos modelar o problema dessa forma. Agentes são A maneira de lidar com problemas verdadeiramente abertos, mas mesmo assim, se você tiver algumas informações prévias sobre o problema, utilize-as em fluxos de trabalho. “Mas peraí, você só fica falando de agentes?” 🤬 Você tem razão… Os agentes são excelentes “pontes” para realizar tarefas pequenas e bem definidas. Acho que todos concordamos que os agentes são ótimos em tarefas pequenas e definidas, e estão ficando ainda melhores em tarefas médias sem precisar de muita supervisão. Isso vem de alguém que usa o Opus 4.5 o tempo todo porque a experiência do usuário com os agentes é muito boa, e isso importa. Não estou criticando, apenas dizendo o que funciona bem na maioria das vezes. Os agentes também são fantásticos em ajudar você a descobrir o fluxo de trabalho. Às vezes, você nem sabe exatamente o que funciona bem, então deixe-os experimentar coisas e, aqui está o mais incrível, armazene esses dados, analise-os e descubra o que funciona para transformar isso em um fluxo de trabalho mais eficiente. Legal, então chega de reclamações. Basicamente, foi uma observação sobre como a confiabilidade em agentes muitas vezes se assemelha à "fluxologização" e o que isso significa para todos nós que os desenvolvemos.
Escrevi sobre isso há algum tempo aqui e ainda não tenho certeza se é a melhor maneira de pensar sobre o assunto, mas acho que está mais paravtrivedy.com/posts/modern-p…ra o errado. https://t.co/FGBWhXiJUz