神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。 编者按：2025年是AI智能体元年。本系列文章旨在介绍AI智能体的概念、类型、原理、架构、开发等，为进一步了解AI智能体提供入门知识。本文为系列 文章的第八篇，文章来自编译。 1. 引言 在评估智能体能在什么地方创造价值时，可优先考虑那些传统方法难以实现自动化、特别是会遇到瓶颈的工作流： 2. 智能体设计组件 就最基本形式而言，智能体包含了三个核心组件： 2.1 选择模型 不同的模型在任务复杂性、延迟和成本方面有不同的优势和权衡。并非每个任务都需要最智能的模型——一个简单的检索或意图分类任务可能由更小、更快 的模型处理，而像决定是否批准退款这样的困难任务则可能受益于能力更强的模型。 一个行之有效的方法是：在构建智能体原型时，为每个任务使用能力 最强的模型，以建立性能基准。然后，尝试用小一点的模型替换，看看是否仍能达到可接受的结果。这样，你就不会过早限制智能体的能力，并且可以诊断 出小一点的模型什么时候能行什么时候行不通。 总之，选择模型的原则很简单： 什么是函数调用最好的小模型？ 复杂决策： 涉及微妙判断、例 ...