Hello! 各位 AI 開發者大家好 👋
我是 ihower，這集是 AI Agents 代理人特輯，以下是我的推薦內容。
🔝 淺談 LLM-based AI Agents 應用開發 投影片
這是我在 WebConf Taiwan 2024 分享的演講投影片 PDF(14mb)。雖是淺談但自認誠意滿滿，相信只看投影片也能有不少收穫。
以下是議程介紹:
AI Agent！Multi-Agents！Agentic Workflow! 這些充斥業界的 buzzword 被吹捧得如夢似幻，這場演講將深入淺出探討這項技術，用樸實的技術實作說明其核心原理，揭示其真實的運作、能力範疇與侷限。希望能讓您遇到這些 buzzword 時，不再只是被表面所迷惑，而是能夠看穿其技術本質，洞悉浮華背後的真相。
👍 Building effective agents
由 Anthropic 闡述了關於 Agents 和 Workflow 架構的邏輯，以及常見的設計模式。非常值得一讀。在我投影片中也有引用並補充案例。
開發 LLM 應用的目標並不是要建立最複雜的系統，而是根據需求建立合適的系統。從簡單的提示開始，通過評估最佳化。當需要更多複雜性時，Workflow 提供可控性和一致性。當需要更靈活的模型驅動決策時，代理人 Agent 上場。
🛠️ Building and Testing Reliable Agents 影片
這是 Lance Martin 在 AI Engineering World’s Fair 工作坊的內容，講解了 Chain, Agent(LangGraph), Agent(for loop) 等實作比較。
雖然是 2024 年中的內容，但我覺得還是很棒，推薦給還沒看過的朋友。
注意這個時間點還叫做 Chain 或 Flow Enginnering，但到 2024 下半年某個時間點，社群就通通改叫做 Agentic workflow 了，都是一樣的東西。
🧠 Andrew Ng 的 Agentic Design Patterns 影片
這是 Andrew Ng 在 2024 年初的內容，這有簡中字幕版。
內容比較淺，若你對 Agent 還不熟可以看看，長度只有13分鐘，介紹了四種設計模式，吳恩達老師也分別寫文介紹過，分別是:
- Reflection 反思
- Tool Use 工具使用
- Planning 規劃
- Multiagent collaboration 多代理人
🎯 Reasoning with o1
OpenAI 的推理型模型 o1 出來一陣子了，但是要如何正確 prompting 以及能有什麼應用，很多人還是不太清楚跟一般的 LLM 有什麼差別。
除了 OpenAI 官方文件 之外，我非常推薦這個 OpenAI 官方和 DeepLearning.AI 一起製作的課程。
我認為推理型模型將會是 Agent 的重要大腦，負責 planning 規劃的作用(課程中有此案例)。
👀 2024 AI Agents 發展回顧
時間進到 2025 年，有許多關於 2024 年回顧的文章，我推薦以下幾篇:
- The AI agents stack 簡單看一下目前 Agents 的市場地圖
- AI Agents 2024 Rewind – A Year of Building and Learning 五個關鍵觀察
- Latent Space: 2024 in Agents 包含了一場50分鐘的talk，沒空看的話可以翻翻 投影片
- Things we learned about LLMs in 2024 Simon Willison 大大的一整年回顧
📚 Chip Huyen 的 Agents
Chip Huyen 是上個月才完稿出版的 AI Engineering 一書的作者，這篇 Agents 綜述文章改編自書中的 Agents 章節，深入探討了 Agent 最重要的兩個能力: 工具和規劃。
🌟 Agents Masterclass
由 LLMOps 廠商 Arize 製作的 AI Agents 課程，包括架構、框架比較、評估等內容
📊 Language Agents: Foundations, Prospects, and Risks
這是來自學界 EMNLP 研討會的一日 Agents 課程內容，內容非常多，提供對語言代理人的全面探討。
想聽中文解說的話，也可以看台大陳縕儂老師的課程錄影 12.1~12.5 是 Agents 相關的內容
以上看下來，你會發現重點在於理解 Agentic Workflow 和 Agent 元件的架構，接著就是深入工具及規劃能力: 如何把工具用更好、如何讓規劃更準。這些大概就是目前 Agents 應用開發的關鍵了。
更多關於 Agents 的技術資料，可以參考我的 Agent 開發知識庫筆記
– ihower