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你做的Agents产品，智能来自哪里？ Agents的智能，从信息获取渠道的内部和外部来看，内部有两种方式，外部有两种方式 内部方式一：提示词工程 AI可以通过优秀的提示词获得智能，好的提示词能拓展Agents的智慧，比如让Agents使用后退提示，这个Agents就会更具备独立思考能力 内部方式二：领域专家外部构建知识 这个往往都会做，尤其是做垂直领域agents的，专家会构建信息库，通过RAG/SFT摄入，让LLM引用专家知识来增加智能，但往往这种专家的智慧其实也是很有限的 外部方式一：与现实世界的交互 通过与现实世界交互后得到反馈，收集到正确的信息 比如你要收集一些信息，你可以让Agents去搜索，写邮件，甚至打电话，获得对应的信息，使用信息后判断成功或失败，有效的信息会增加成功率 外部方式二：专家用户的上下文 同样的AI，专家用户提供的上下文会令AI开启智能提高成功率，通过专家用户的高成功率对话，会获得经验数据，利用这些经验数据优化提示词/RAG/工具/SFT，同样也可以获得智能 接下来问题来了，如果你做一个AI产品，内部的方法你基本都会做，但如果你的产品早期本身就面向专家用户，你就会多了很多智能数据，那理论上你就会在相同的情况下比其他AI企业更可能快速获得智能 类比回来，比如你要做一个AI瑜伽教练，可能你有两种选择： 1、做广泛受众提供情绪价值 2、做专家受众，帮助专家去给用户制定计划，或帮助专家生成报告等等 第一种路线你可能很快获得用户和付费 第二种路线你会更快获得智能的Agent 因为大众大多数面对一个对话框都不知道说什么，也无法判断Agents的结果 但专家用户不是，他们会提出明确的要求，也有很强的判断力，这些都辅助Agents变得更加智能 那有人会怀疑，专家的需求和大众不一样吧？交互也不一样吧？ 其实殊途同归，因为人的懒惰是一样的，对简单的需要也是一样的 这些都可以利用LUI+GUI的方式结合解决 但人们对Agents输出的要求，是不一样的 大众用户不会评估这个瑜伽coach的专业度很高，因为他们没有辨别能力 他们只会觉得在快坚持不下去的时候那两声加油是很好的 但专家用户不是这样的 所以如果你想做个很好的Agents，我觉得它应该先服务好专家用户 如果它能服务好专家用户，它就一定能超出大众预期