Buy Me a Coffee

打造高效AI助理：Anthropic的實用指南

嘿,各位AI愛好者!今天我們要來聊聊如何打造一個厲害的AI助理。不知道你有沒有想過,那些能夠自動完成複雜任務的AI是怎麼做出來的?是不是覺得很神奇又很困難?別擔心,今天就讓我們一起來揭開AI助理的神秘面紗吧!

Anthropic最近發布了一篇超棒的文章,分享了他們在這方面的寶貴經驗。他們跟許多公司合作,幫助他們開發AI助理,積累了不少實戰經驗。今天我就來當個翻譯官,用輕鬆有趣的方式,把這些乾貨分享給大家。準備好了嗎?Let’s go!

AI助理是什麼?不就是個聊天機器人嗎?

哈哈,別急著下定論!AI助理可不只是會聊天而已喔。Anthropic把AI助理分成兩大類:

  1. 工作流(Workflows):這種比較像是按照固定的腳本在走,就像是一個有SOP的員工。

  2. 代理(Agents):這種就厲害了,能夠自己決定該怎麼完成任務,就像是一個能獨立思考的助理。

簡單來說,工作流就像是一個按照食譜做菜的廚師,而代理則像是一個能根據食材自由發揮的大廚。兩種各有優缺點,要看具體需求來選擇。

什麼時候該用AI助理?

這個問題很重要!Anthropic給了我們一個超實用的建議:

先找最簡單的解決方案,真的需要的時候再增加複雜度。

聽起來很有道理吧?就像我們寫程式一樣,先把基本功能實現,再慢慢優化。用AI助理也是一樣的道理。

舉個例子,如果你只是想要一個能回答簡單問題的系統,可能用一個單一的大語言模型(LLM)加上一些範例就夠了。不需要搞得太複雜。

但如果你的任務比較複雜,比如需要處理多種不同類型的問題,那麼使用工作流或代理就會更合適。工作流適合那些步驟比較固定的任務,而代理則適合需要靈活應變的場景。

框架好用嗎?要不要用?

市面上有不少框架可以幫助我們快速建立AI助理系統,比如LangChain的LangGraph、Amazon Bedrock的AI Agent框架等等。這些框架確實能幫我們省下不少時間。

但是!Anthropic提醒我們,這些框架可能會讓系統變得更難理解和除錯。他們建議:

  1. 先直接使用LLM的API,很多功能其實用幾行代碼就能實現。
  2. 如果要用框架,一定要了解它的底層原理。

就像學做菜一樣,先學會基本的刀工和烹飪技巧,再去用各種廚房小工具,這樣才能靈活應用。

AI助理的基本組成

好啦,現在我們來看看AI助理的基本組成部分。想像一下,AI助理就像是一個超級秘書,它需要有以下能力:

  1. 檢索資訊:就像秘書需要查找文件一樣。
  2. 使用工具:就像秘書需要使用電腦、打印機等工具一樣。
  3. 記憶:能夠記住之前的對話和任務進度。

有了這些基本能力,我們就可以開始設計更複雜的系統了。接下來,我們來看看幾種常見的AI助理設計模式。

AI助理的設計模式

1. 提示鏈(Prompt Chaining)

這個就像是一條生產線,每個步驟都由一個LLM來完成。比如:

  1. LLM A 生成一份營銷文案
  2. LLM B 檢查文案是否符合要求
  3. LLM C 將文案翻譯成其他語言

這種方式適合那些可以明確分解成固定步驟的任務。

2. 路由(Routing)

這個就像是一個智能客服系統,根據問題的類型,將其分配給不同的專門處理單元。例如:

  • 一般問題 -> 基礎FAQ系統
  • 退款請求 -> 退款處理單元
  • 技術支持 -> 技術支持團隊

這種方式適合處理多種不同類型的問題。

3. 並行處理(Parallelization)

這個模式有兩種變體:

  • 分段(Sectioning):將大任務分解成可以同時進行的小任務。
  • 投票(Voting):同時運行多個相同的任務,然後綜合結果。

舉個例子,如果要審核一段內容是否合適,可以讓多個LLM同時進行評估,然後根據多數意見來決定。

4. 協調者-工人(Orchestrator-Workers)

這個模式就像是一個項目經理(協調者)帶領一群專業人員(工人)完成任務。協調者負責分配任務,工人負責執行,最後協調者整合結果。

這種模式適合那些無法預先確定所有步驟的複雜任務,比如軟件開發。

5. 評估者-優化者(Evaluator-Optimizer)

這個模式就像是寫作過程中的反覆修改:

  1. 一個LLM生成內容
  2. 另一個LLM評估並提供反饋
  3. 第一個LLM根據反饋進行修改
  4. 重複這個過程直到達到要求

這種模式適合那些有明確評估標準,並且可以通過多次迭代來提升質量的任務。

6. 代理(Agents)

代理是最複雜但也最靈活的模式。它能夠:

  • 理解複雜的輸入
  • 進行推理和規劃
  • 可靠地使用工具
  • 從錯誤中恢復

代理適合用於那些步驟不固定,需要靈活應變的開放性問題。但要注意,代理的自主性也意味著更高的成本和潛在的錯誤累積風險。

如何選擇合適的模式?

看完這麼多模式,你可能會問:「我該選哪一個呢?」別擔心,讓我們用一個表格來總結一下各個模式的特點和適用場景:

模式特點適用場景例子
提示鏈固定步驟,高精度可明確分解的任務生成營銷文案並翻譯
路由分類處理,專門化多種不同類型的問題智能客服系統
並行處理提高速度或準確性可並行的任務或需要多角度評估內容審核
協調者-工人靈活分配,複雜任務無法預先確定所有步驟的任務軟件開發
評估者-優化者迭代改進,高質量有明確評估標準的任務文學翻譯
代理高度自主,靈活應變開放性問題,需要靈活決策複雜的搜索任務

記住,選擇模式的關鍵是:

  1. 了解你的任務特點
  2. 評估各個模式的優缺點
  3. 從簡單開始,逐步增加複雜度

實戰案例:客戶支持和編碼代理

Anthropic分享了兩個他們實際應用AI助理的成功案例,讓我們來看看:

客戶支持助理

想像一下,一個超級客服,不僅能聊天,還能:

  • 查詢客戶資料和訂單歷史
  • 查閱知識庫文章
  • 處理退款
  • 更新工單狀態

這就是AI客戶支持助理能做到的!它結合了聊天機器人的親和力和強大的後台工具,能夠處理各種客戶請求。

有些公司甚至推出了按成功解決問題收費的模式,這說明他們對AI助理的能力很有信心呢!

編碼代理

這個就厲害了!想像一個能夠自己寫代碼的AI,它可以:

  • 理解編程任務描述
  • 編寫代碼
  • 運行自動化測試
  • 根據測試結果修改代碼

Anthropic的編碼代理甚至能夠解決真實的GitHub問題,只需要根據Pull Request的描述就能完成任務。

不過,Anthropic也提醒我們,雖然自動化測試能夠驗證功能,但人工審核仍然很重要,畢竟還需要確保代碼符合整個系統的要求。

打造好用的工具

最後,Anthropic強調了一個很重要的點:工具的設計。

就像我們設計人機界面(HCI)一樣,設計AI-電腦界面(ACI)也同樣重要。他們給出了一些實用的建議:

  1. 站在AI的角度思考:工具的使用說明是否清晰?參數名稱是否直觀?
  2. 提供使用示例和邊界情況說明
  3. 大量測試,看看AI如何使用你的工具,然後不斷優化
  4. 設計防錯機制,讓工具更難出錯

舉個例子,Anthropic在開發他們的編碼代理時,發現AI在使用相對路徑時容易出錯。於是他們修改了工具,要求必須使用絕對路徑。結果呢?AI使用起來完全沒問題!

總結

好啦,我們的AI助理探險之旅就到這裡啦!讓我們來回顧一下重點:

  1. AI助理不只是聊天機器人,它可以是按照固定流程工作的"員工",也可以是能夠自主決策的"助理"。
  2. 選擇合適的AI助理模式很重要,要根據任務特點和需求來決定。
  3. 從簡單開始,需要時再增加複雜度。
  4. 工具的設計同樣重要,要站在AI的角度思考。
  5. 大量測試和持續優化是打造優秀AI助理的關鍵。

記住Anthropic的三個核心原則:

  1. 保持設計的簡單性
  2. 重視透明度,讓AI的計劃過程可見
  3. 精心設計AI-電腦界面

希望這篇文章能夠幫助你更好地理解AI助理的設計和應用。無論你是想要提升客戶服務質量,還是想要提高開發效率,AI助理都可能成為你的得力幫手。

那麼,你準備好開始你的AI助理之旅了嗎?讓我們一起探索AI的無限可能吧!

Citations:

https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents