线上股票配资软件 互联网第三次跃迁! Agent解决决策难题, 同程DeepTrip实操拆解
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文：奇史怪谈
你有没有过这种糟心体验？给客服发消息，你发过去一长串需求，得到的往往是模板化答复。
真正的问题，被这些话术完美绕开，或者想挑件适合户外爱好者的生日礼物，搜出来的结果根本不是一回事。
作为摸爬滚打五年的产品狗，这点我怕是最有体会，从早期的RPA到后来的工作流，它们确实能提效，但都有个死穴，只能跟着预设规则走。
从工具到伙伴，交互彻底变了
AIAgent的出现，才算把互联网效能革命推向新阶段，本来想把技术原理讲得深一点，但后来发现，太复杂的术语只会把人绕晕。
咱们换个说法，Agent的核心突破在于，机器不再是被动干活的工具，它能读懂你的真实意图，自己规划步骤完成任务。
同程旅行的DeepTrip就是个好例子，传统旅行App得自己查机票、比酒店，折腾大半天。
现在你只要跟DeepTrip说，下周去杭州玩三天，预算三千，喜欢自然风光和美食。
这些信息被它接收后，任务会被自动拆解，机票、酒店、每日行程，全流程都能帮你搞定。
这可不是省点时间那么简单，它把服务的本质重新定义了。
以前是你追着工具跑，现在是工具主动给你递方案。
《AIAgent四象限法则》里有个观点很对，流程和输入都不确定时，Agent的价值才真正凸显。
ReAct循环，Agent的思考密码
Agent到底是怎么干活的？它的核心逻辑被称为ReAct循环，就是感知、规划、行动、观察的闭环。
这个循环被搭建起来，Agent才算有了“脑子”，感知是第一步，类似人类的视听功能。
用户的指令、环境状态，都被Agent收集进来，关键不在于识别文字，而在于理解背后的含义。
比如你说帮我准备上海的行程，Agent会抓住几个关键点，目标是准备行程，地点在上海，时间是下周。
它还得知道，准备行程通常包含确定日期、订交通、找住宿这些子任务，规划环节最能体现智能水平。
Agent会把大任务拆成小步骤，排好优先级，选好工具，本来以为这个过程很简单，深入了解后才发现，大模型的思维链能力在这儿起到了关键作用。
Agent会模拟人类的思考过程，一步步推理，有时它甚至会在内部“自言自语”，不执行外部操作，先把逻辑理顺。
行动环节就是执行规划，工具调用是这一步的核心能力。
一个强大的Agent，就像装备齐全的工匠，什么工具都能用，查天气用天气API，订酒店用预订API。
落地不难，关键找对路子
理论讲得再多，落不了地也是白搭，结合我的经验和同程的案例，Agent落地其实有章可循。
第一步不是搞技术，而是选对场景，高价值、高复杂度、中低风险，这三个条件得同时满足。
客服升级、内容创作助手这些场景就很合适，这些场景的价值很明确，复杂度适中，风险也可控。
千万别一上来就做万能Agent，想什么都管，这种做法并非明智之举，最后往往是样样通样样松。
不如聚焦一个小场景，比如先做处理退款请求的客服Agent，把它做透，场景定好，就该搭技术框架了。
模型层有两种选择，思考模型和非思考模型，同程的经验很有参考价值，简单任务用非思考模型，响应快成本低。
复杂的规划任务，才用GPT-4这类思考模型。
框架层方面，LangGraph适合做复杂逻辑，AutoGen擅长多Agent协作，新手可以从LangChain入手，工具集成很丰富。
工具层的设计容易被忽视，DeepTrip提出的LLM-FriendlyAPI原则很实用，API的输入输出用自然语言描述，别搞复杂的JSON结构。
明确的错误信息要提供，帮助Agent理解失败原因，这些细节做好了，Agent的使用效率能提升不少。
未来已来，Agent重塑互联网
Agent不只是技术，它会彻底改变互联网的样貌，现在的App全是按钮和菜单，你得自己琢磨怎么操作。
如此看来，未来的产品会完全不同，从功能导向变成任务导向，你不用再管具体功能，只说目标就行。
比如在购物App里说买一份30岁女性的生日礼物，预算五百元，Agent会把挑选、比价、下单全做完。
收到货不满意，退换货也由它处理，产品经理的角色也会变，不再设计界面，而是定义Agent的目标和边界。
开发模式也会跟着变，开发者不用再写复杂逻辑，只需定义目标、配置工具、调优Agent。
低代码平台的出现，让非技术人员也能搭Agent原型，华为云的Versatile就提供了可视化工具，不用写太多代码就能出原型。
这种变化会模糊产品经理和工程师的边界，催生Agent设计师这种新角色，组织协同的变革会更深刻。
人机团队会成为主流，人类负责定战略做判断，Agent负责执行具体任务，Agent技术已经不是未来概念了。
现在就有很多开源框架和案例可以参考，不用等技术完全成熟再行动，从整理会议纪要这种小事做起，尝试用Agent解决问题。
那些现在就开始探索的人，一定会在未来的互联网格局中占据一席之地，你的第一个Agent项目，不妨就从今天开始。
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