对话Deepseek R1 ：随着LLM能力的跃升，类似coze等Agent编排工具是否还有应用价值？
强大的LLM正在消解传统Agent设计中“显式工程化”的部分价值，但这不意味着Agent概念的终结，而是其形态向更灵活的方向进化。开发者应积极拥抱两种范式的融合——LLM负责认知层级的抽象与调度，传统Agent专注确定性的高效执行。这种分层协作或许才是下一代智能系统的常态。 一、现状对比：Prompt驱动 vs 传统Agent框架 1. 传统Agent设计的核心痛点 开发成本高昂：需预先定义任务拆解逻辑、设计各环节的衔接规则（如有限状态机）、处理异常分支。 灵活性受限：面对未预见的输入类型或需求变化时，需重新调整架构，难以快速迭代。 维护复杂度：多Agent协同时的通信开销、状态同步问题（例如基于BDI模型的系统）。 2. LLM+Prompt范式的优势 端到端泛化能力：单一Prompt可直接接受模糊指令（如“帮我策划一场科技发布会”），隐式完成目标拆解、资源协调、进度规划等多步骤任务。 零样本/小样本适应性：通过示例提示（Few-shot Learning）即可适应新领域，无需重写底层代码。 容错性提升：模型自身具备纠偏能力（如发现缺失信息时主动询问用户），减少硬编码的异常处理逻辑。 二、冲击程度评估：哪些Agent场景会被颠覆？ 1. 高风险场景（可能被Prompt直接替代） 简单线性任务：如“查询天气→推荐穿衣→预约出租车”这类固定序列服务，现可由单次Prompt调用LLM自主规划。 信息聚合类应用：原需爬取多源数据并通过规则过滤的Agent（如竞品价格监控），现在可通过Prompt指导LLM提取网页内容并生成报告。 轻度决策场景：例如客服系统中的工单分类路由，传统需训练分类器+规则引擎，现可用Prompt描述分类标准并由LLM直接判断。 2. 低风险场景（仍需混合架构） 高精度与确定性需求：金融交易、工业控制等场景要求100%可预测结果，纯LLM的黑箱性质可能导致风险，需保留基于规则的校验层。 长周期状态维护：如游戏NPC Agent需长期记忆玩家互动历史，仅靠当前Prompt难以持久跟踪状态，需外部数据库配合。 硬件接口操控：物理设备控制依赖精确API调用（如机械臂运动轨迹），LLM更适合生成高层指令，具体执行仍需传统Agent对接底层协议。 三、技术演化路径：从替代到共生 1. 短期策略：LLM as Orchestrator 架构转型：将传统Agent降级为“技能执行单元”，由LLM担任总控调度器。例如： # 伪代码示例：LLM解析用户请求后调用传统Agent工具链 user_query = "我想安排下周去北京的差旅，预算5000元" plan = llm.generate(f"""用户需求：{user_query} 请按以下步骤处理： 1. 调用航班查询API查找低价机票 2. 检索北京酒店数据库筛选符合预算的选项 3. 生成行程草案并计算总费用""") execute(plan) # 传统Agent负责具体API调用与数据拼接 价值点：保留原有基础设施投资，同时利用LLM简化流程设计。 2. 中期方向：动态Agent生成 On-demand Agent Synthesis：根据用户需求，LLM即时生成临时性Agent代码（如Python函数），处理后自销毁。例如： task = "每周末自动汇总Salesforce线索并邮件发送给销售团队" agent_code = llm.generate(f"编写一个Airflow DAG脚本，实现：{task}") deploy(agent_code) # 沙盒环境中部署运行 关键技术：代码生成可靠性提升 + 安全隔离机制成熟。 3. 长期愿景：Self-evolving Agent Ecosystem 自治进化的Agent网络：LLM不仅生成单个Agent，还能设计整个系统的协作规则，并根据运行时反馈持续优化。例如： LLM识别业务瓶颈 → 重组Agent职责分配 → 测试新架构有效性 → 循环改进。 挑战：需突破LLM的递归优化能力和对分布式系统的理解深度。 四、商业与实践启示 1. 产品层面 聚焦高附加值场景：将LLM用于传统Agent难以解决的模糊需求处理（如创意协作），而非单纯替代已有功能。 用户体验重塑：提供“自然语言编程”界面，允许用户自定义Agent行为，例如：“创建一个每天扫描arXiv论文并向我推送AI绘图相关研究的机器人”。 2. 研发层面 技能库建设：构建高质量API文档的描述库，供LLM准确理解何时及如何调用传统Agent。 评估体系更新：建立针对LLM-based Agent的测试基准，覆盖意图理解准确性、任务完备性、抗干扰性等维度。 3. 风险管控 透明化追溯：记录LLM决策链路的关键节点，即便使用单一Prompt也需保留中间步骤日志以供审计。 冗余设计：对关键任务保留传统Agent并行通道，当LLM多次失败后可无缝切换。 本文由 @新一 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
强大的LLM正在消解传统Agent设计中“显式工程化”的部分价值，但这不意味着Agent概念的终结，而是其形态向更灵活的方向进化。开发者应积极拥抱两种范式的融合——LLM负责认知层级的抽象与调度，传统Agent专注确定性的高效执行。这种分层协作或许才是下一代智能系统的常态。
一、现状对比：Prompt驱动 vs 传统Agent框架
1. 传统Agent设计的核心痛点
- 开发成本高昂：需预先定义任务拆解逻辑、设计各环节的衔接规则（如有限状态机）、处理异常分支。
- 灵活性受限：面对未预见的输入类型或需求变化时，需重新调整架构，难以快速迭代。
- 维护复杂度：多Agent协同时的通信开销、状态同步问题（例如基于BDI模型的系统）。
2. LLM+Prompt范式的优势
- 端到端泛化能力：单一Prompt可直接接受模糊指令（如“帮我策划一场科技发布会”），隐式完成目标拆解、资源协调、进度规划等多步骤任务。
- 零样本/小样本适应性：通过示例提示（Few-shot Learning）即可适应新领域，无需重写底层代码。
- 容错性提升：模型自身具备纠偏能力（如发现缺失信息时主动询问用户），减少硬编码的异常处理逻辑。
二、冲击程度评估：哪些Agent场景会被颠覆？
1. 高风险场景（可能被Prompt直接替代）
- 简单线性任务：如“查询天气→推荐穿衣→预约出租车”这类固定序列服务，现可由单次Prompt调用LLM自主规划。
- 信息聚合类应用：原需爬取多源数据并通过规则过滤的Agent（如竞品价格监控），现在可通过Prompt指导LLM提取网页内容并生成报告。
- 轻度决策场景：例如客服系统中的工单分类路由，传统需训练分类器+规则引擎，现可用Prompt描述分类标准并由LLM直接判断。
2. 低风险场景（仍需混合架构）
- 高精度与确定性需求：金融交易、工业控制等场景要求100%可预测结果，纯LLM的黑箱性质可能导致风险，需保留基于规则的校验层。
- 长周期状态维护：如游戏NPC Agent需长期记忆玩家互动历史，仅靠当前Prompt难以持久跟踪状态，需外部数据库配合。
- 硬件接口操控：物理设备控制依赖精确API调用（如机械臂运动轨迹），LLM更适合生成高层指令，具体执行仍需传统Agent对接底层协议。
三、技术演化路径：从替代到共生
1. 短期策略：LLM as Orchestrator
架构转型：将传统Agent降级为“技能执行单元”，由LLM担任总控调度器。例如：
# 伪代码示例：LLM解析用户请求后调用传统Agent工具链
user_query = "我想安排下周去北京的差旅，预算5000元"
plan = llm.generate(f"""用户需求：{user_query}
请按以下步骤处理：
1. 调用航班查询API查找低价机票
2. 检索北京酒店数据库筛选符合预算的选项
3. 生成行程草案并计算总费用""")
execute(plan) # 传统Agent负责具体API调用与数据拼接
价值点：保留原有基础设施投资，同时利用LLM简化流程设计。
2. 中期方向：动态Agent生成
On-demand Agent Synthesis：根据用户需求，LLM即时生成临时性Agent代码（如Python函数），处理后自销毁。例如：
task = "每周末自动汇总Salesforce线索并邮件发送给销售团队"
agent_code = llm.generate(f"编写一个Airflow DAG脚本，实现：{task}")
deploy(agent_code) # 沙盒环境中部署运行
关键技术：代码生成可靠性提升 + 安全隔离机制成熟。
3. 长期愿景：Self-evolving Agent Ecosystem
- 自治进化的Agent网络：LLM不仅生成单个Agent，还能设计整个系统的协作规则，并根据运行时反馈持续优化。例如：
- LLM识别业务瓶颈 → 重组Agent职责分配 → 测试新架构有效性 → 循环改进。
- 挑战：需突破LLM的递归优化能力和对分布式系统的理解深度。
四、商业与实践启示
1. 产品层面
- 聚焦高附加值场景：将LLM用于传统Agent难以解决的模糊需求处理（如创意协作），而非单纯替代已有功能。
- 用户体验重塑：提供“自然语言编程”界面，允许用户自定义Agent行为，例如：“创建一个每天扫描arXiv论文并向我推送AI绘图相关研究的机器人”。
2. 研发层面
- 技能库建设：构建高质量API文档的描述库，供LLM准确理解何时及如何调用传统Agent。
- 评估体系更新：建立针对LLM-based Agent的测试基准，覆盖意图理解准确性、任务完备性、抗干扰性等维度。
3. 风险管控
- 透明化追溯：记录LLM决策链路的关键节点，即便使用单一Prompt也需保留中间步骤日志以供审计。
- 冗余设计：对关键任务保留传统Agent并行通道，当LLM多次失败后可无缝切换。
本文由 @新一 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
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