强大的LLM正在消解传统Agent设计中“显式工程化”的部分价值,但这不意味着Agent概念的终结,而是其形态向更灵活的方向进化。开发者应积极拥抱两种范式的融合——LLM负责认知层级的抽象与调度山东股票配资,传统Agent专注确定性的高效执行。这种分层协作或许才是下一代智能系统的常态。 一、现状对比:Prompt驱动 vs 传统Agent框架 1. 传统Agent设计的核心痛点 开发成本高昂:需预先定义任务拆解逻辑、设计各环节的衔接规则(如有限状态机)、处理异常分支。 灵活性受限:面对未预见的
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