基于Dify，展示Agent在不同能力级别下，构建工作流和运行方式，帮助用户了解Agent的能力和应用场景。
Level 1：基础工具与指令
- 特点：最简单的 AI Agent，使用 LLM 结合工具和指令完成任务。
- 功能：通过指令“教”Agent 如何完成任务，使用工具（如搜索工具 DuckDuckGoTools）与外部环境交互
- 例子：一个帮助开发者用 构建 Agent，完成检索或计算（Wolfram）
- 要点：适合初级任务，但能力有限
Level 2：知识库与存储
- 特点：加入知识库和存储功能，让 Agent 能搜索外部信息并保存状态
- 知识库：使用混合搜索（全文+语义搜索）+重排序（reranking），提升信息检索精准度
- 存储：保存会话状态（如 ChatGPT 的聊天记录），让 Agent 在不同会话间保持“记忆”
- 例子：Agent 能从 SQLite 数据库中读取知识，回答更复杂的问题
- 要点：解决 LLM 无状态问题，提升任务连续性
Level 3：记忆与推理
- 特点：Agent 具备记忆（记住用户信息）和推理能力（更聪明地解决问题）
- 记忆：跨会话记住用户细节，实现个性化（如记住用户偏好）
- 推理：通过推理工具（如 PythonTools）提高多步骤任务的成功率（从 60% 提升到更高）
- 例子：Agent 在多次对话后记住用户需求，提供更贴切的回答
- 要点：推理提升复杂任务表现，但会增加成本和延迟
Level 4：多Agent团队
- 特点：多个 Agent 组成团队，分工合作解决复杂问题
- 挑战：每个 Agent 需专注单一领域（工具少于 10 个），团队协作需推理支持，否则成功率低（目前成功率 <50%）
- Agno 支持：提供三种模式（协调、路由、协作）管理多 Agent 团队
- 例子：一个团队 Agent 分析股票数据，另一个提供建议
- 要点：2025 年多 Agent 系统仍不成熟，适合研究而非生产
Level 5：Agent系统
- 特点：构建完整的 Agent 系统，通过 API 异步处理任务并返回结果
- 实现：需要数据库保存状态、异步任务处理（如 FastAPI 后台任务）和结果流式传输
- 挑战：技术复杂（如使用 WebSocket），但这是未来趋势，也是商业化的重点
- 例子：Agno 提供了 Agent API 和 UI，帮助开发者构建此类系统
- 要点：最难但最有潜力，适合大规模应用
核心建议
- 从简单开始：先从 Level 1 开始，逐步增加复杂性
- AI 工程即软件工程：保持简单，系统更易管理
- 工具推荐：使用 Dify、Agno（支持记忆、知识、推理等功能），并查看其文档和示例