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在面试中聊 Agent,这样说反而更安全 最近在面AI产品/AI应用岗的时候,发现一个现象:Agent几乎成了必聊话题。不管是面试官问,还是候选人主动说,大家都会往Agent上靠。但这个问题,其实我自己在工作和面试准备中反复想过很多次。 在实际项目里,我越来越觉得:Agent本身更像一个中枢,而不是能力本身。它主要负责理解你要干嘛、判断下一步该怎么走,但一个系统能不能稳定跑、能不能真的把事情做好,关键还是在背后的执行能力是不是扎实、可控。主要是因为在一些项目里,我看到过这样一种做法:每来一个业务场景,就包一层新的Agent。短期看确实很快,Demo也很好看,但往后走会慢慢暴露出一些问题。 第一个问题:维护成本会上来 不同Agent各自维护Prompt、状态和逻辑,时间一长,系统会变得越来越复杂,出了问题也很难快速定位。 第二个问题:表现不稳定 每个Agent都在“自己决策”,只要底层能力稍微不稳,整体结果就会出现比较大的波动。这种不确定性,在真实业务里其实是很难接受的。 在一些场景下,我反而会更倾向于:Agent数量尽量少,但底层能力尽量做扎实。也就是用一个相对通用的Agent,去编排一套 结构化、可复用的执行能力。Agent负责理解意图和流程编排,能力模块负责事情稳定、可控地执行好。 这样做的好处是:系统复杂度是可控的,能力边界也比较清楚,不同业务之间还能不断复用和积累。 我并不是不看好Agent,只是更倾向于把它当成入口和调度层,而不是把所有复杂性都堆到Agent里。你在项目或面试中接触到的Agent,更多是帮你简化问题,还是引入了新的复杂度? #LLM #AI产品经理 # #面试问题 #大模型 #互联网大厂
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