学习Agent，从dify开始

Key Takeaway

Agent平台有两大流派：

一是生态。比如钉钉这种。

在钉钉上边，已经承载了大量企业的部分业务，沉淀了很多内部数据。这时候你在原有生态基础上添加Agent，让企业能调用大模型的能力，并且围绕这个能力去构建智能化的工作流，是非常顺理成章的事儿。

二是工具流程。比如dify这种。

dify提供了创建Multi-Agent System需要的两个基础：

知识库和工具。其中，工具你可以用现成的，也可以自己创建。在这两个基础上，你再去搭建Chatbot、Agent，或者一大套工作流。

很多小伙伴看了我前几期视频，跑来私信问我该怎么学习Agent。我的建议是，通过擅长工具和流程的dify来上手。两个原因：

第一，之前在知识星球newtype里反复讲的——Agent最核心的，不是技术，而是工作流，是你想让它们具体怎么做。

dify在这方面做得特别直观——它把代码的逻辑，用流程的方式，在画板上呈现出来。你一用就明白。我待会儿会演示。

第二，也是我之前总强调的，Learning by Doing，边做边学。

对咱们来说，AI不是一个理论问题，而是一个实操问题。而dify特别适合拿来拆卸和组装。你就把它当作玩具、当作积木。当你把一个Workflow跑通了，不仅能学到点东西，而且还挺有成就感的。

那么，具体该怎么上手好呢？很简单：

先看看人家是怎么做的。dify官方提供了好多现成的工作流，你随便挑一个感兴趣的，拆开研究研究。然后再自己亲自动手，搭建一个简单的试试。

我带大家过一遍官方提供的工作流Sample，这个叫“文本总结工作流”。

一般来说，一套工作流是以用户的输入作为起点的。在这个文本总结工作流里，它要求用户输入需要总结的文本，并且选择总结之后是个概述，还是技术摘要：

如果只是概述的话，那很简单，直接让大模型搞就好；如果是技术摘要的话，就会涉及到很多专业的概念和表述，这就需要用到知识库，毕竟大模型的预训练资料中不包含这些Domain Knowledge。

第一步让用户二选一，那么在第二步，就需要根据用户的选择，做一个条件判断，用到if、else——这个对有编程经验的小伙伴来说，应该非常亲切。

因为有了条件判断，所以在第三步出现分叉，就像前边说的：

如果用户要的东西会涉及到专业内容，那么就去知识库里检索一下。然后把用户要总结的文本，以及从知识库里找到的相关内容一起给到GPT-3.5。

如果用户单纯只是要一个文本的概述，那就直接把需要总结的文本给到GPT-3.5，省掉知识库检索的步骤，速度会快一些。

当分叉的第四步完成之后，第五步就是把两个分支进行合并。不管是哪种情况，反正把结果拿过来，给到第六步，套进一个模板，最后全部完成。

这就是一个典型的工作流。我之所以拿出来介绍，是希望大家能理解人家的思路：

第一，大模型并不是全部，而是在一些需要它发挥作用的环节才出手。最重要的还是逻辑、流程，是一个整体性的东西，需要你有全局观。

就像刚才那个分叉，你如果在一开始没有特意让用户帮你做一个选择，以及后边不加条件判断环节的话，那你只能不管三七二十一都去知识库里做检索，这样速度会慢很多。

第二，如果涉及到知识库的话，需要给大模型提供两个东西：知识库里检索到的信息，和最初用户的需求。这一步跟RAG里的流程是一样的。

这两个输入，可以在大模型的Prompt里交代清楚。你愿意的话，可以在这边把你期望的格式也告诉大模型，其实也就是CrewAI里的expected output。

除了我刚演示的官方Sample，其它的也建议大家看看，就知道一般都有哪些玩法了。举个例子：

如果需要根据用户的输入来判断后边怎么执行的话，除了刚才那个if、else的条件判断，还可以用“问题分类条件”——根据不同的内容，去对应的知识库里找参考资料，然后再给大模型回答。

当你把这些现成的工作流都吃透了，就可以自己上手组装一个了。一旦跑通了，你对Multi-Agent System的基本认知就有了。

假如你之后学了某个Agent框架（比如AutoGen）就会发现，逻辑都是一样的。而有了在dify上建立起来的理解，你再用Agent框架应该会顺手得多。

OK，以上就是本期内容。有什么想聊的，来知识星球newtype找我，我都在。咱们下期见！