以下是它教给我们的10个要点：
1➜ 智能体不同于工作流：它们是完全自主的系统，代表你执行任务。许多应用程序使用LLM处理工作流，但这并不等同于智能体。
2➜ 用它们处理复杂问题：复杂决策、动态规则、非结构化数据。
3➜ 核心公式：每个智能体有三个主要组成部分：模型（大脑）、工具、行为指令。
4➜ 选择合适的大脑：设置评估来获取基准性能，使用智能模型看看可能性，逐步降低模型的复杂度以节省成本和提高速度。
5➜ 工具至关重要：选择经过充分定义和测试的工具。智能体需要工具来检索数据和上下文，并采取行动。
6➜ 指令非常重要：清楚地告诉智能体其目标、步骤和规则。模糊的指令 = 不可预测的智能体。要明确。
7➜ 从简单开始，然后扩展：通常一个智能体配合几个工具就足够了。不要立刻跳到复杂的多智能体系统。
8➜ 如果使用多智能体：可以有一个“管理者”智能体来指挥流量到专业智能体，或者让智能体之间互相交接任务。
9➜ 必须有防护措施：检查用户输入是否有异常，确保智能体不会做出危险的行为，过滤掉私人信息，阻止有害内容。不要让它失控。
10➜ 为人类构建并规划：从小做起，测试，改进。始终为智能体卡住或做出高风险行为时做好预案。
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