Vous êtes-vous déjà demandé comment fonctionnent réellement les agents IA en coulisses ? Voici 5 modèles clés qu'il vaut la peine de maîtriser :
Tout d'abord - la configuration de base de l'Agent. Imaginez ceci : un LLM appelant à plusieurs reprises différents outils jusqu'à ce qu'il résolve votre problème. Boucle simple, résultats puissants.
Puis il y a l'approche en équipe. Au lieu qu'un seul agent fasse tout, vous avez un agent principal orchestrant plusieurs sous-agents. Chacun gère des tâches spécialisées. Pensez-y comme à une délégation amplifiée.
Les flux de travail vont plus loin. Vous combinez des agents, des équipes et des fonctions Python standard en étapes structurées. Ces étapes peuvent s'exécuter les unes après les autres, simultanément, revenir sur elles-mêmes ou se ramifier en fonction des conditions.
La beauté ? Vous pouvez mélanger et assortir ces motifs. Commencez simplement avec des agents uniques, passez à des équipes lorsque la complexité l'exige, puis enveloppez le tout dans des flux de travail pour des systèmes de niveau production.
Quel modèle utilisez-vous actuellement dans vos projets ?
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OnchainArchaeologist
· Il y a 10h
Rien n'est mieux que le cycle de la violence.
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MercilessHalal
· Il y a 21h
Pourquoi je n'ai pas pensé à un outil aussi bull ?
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AlphaBrain
· Il y a 21h
Ah, ce code est un peu profond, je suis confus.
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zkNoob
· Il y a 21h
Étudie, étudie, étudie, sinon tu deviendras chauve.
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AlwaysAnon
· Il y a 21h
Pourquoi cela semble-t-il encore plus difficile à comprendre que de lire un livre céleste ?
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SatoshiLeftOnRead
· Il y a 21h
honnêtement cette configuration d'agent est discrètement géniale fr... je l'ai testée depuis la semaine dernière
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BlockchainArchaeologist
· Il y a 22h
À quoi servent les outils intelligents, il faut quand même que quelqu'un enseigne.
Vous êtes-vous déjà demandé comment fonctionnent réellement les agents IA en coulisses ? Voici 5 modèles clés qu'il vaut la peine de maîtriser :
Tout d'abord - la configuration de base de l'Agent. Imaginez ceci : un LLM appelant à plusieurs reprises différents outils jusqu'à ce qu'il résolve votre problème. Boucle simple, résultats puissants.
Puis il y a l'approche en équipe. Au lieu qu'un seul agent fasse tout, vous avez un agent principal orchestrant plusieurs sous-agents. Chacun gère des tâches spécialisées. Pensez-y comme à une délégation amplifiée.
Les flux de travail vont plus loin. Vous combinez des agents, des équipes et des fonctions Python standard en étapes structurées. Ces étapes peuvent s'exécuter les unes après les autres, simultanément, revenir sur elles-mêmes ou se ramifier en fonction des conditions.
La beauté ? Vous pouvez mélanger et assortir ces motifs. Commencez simplement avec des agents uniques, passez à des équipes lorsque la complexité l'exige, puis enveloppez le tout dans des flux de travail pour des systèmes de niveau production.
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