自己写agent体会不到智能感

怎么做都是最末端的问题了，关键是做什么，如果它能自主决定要去做什么，你敢用吗？

而且有时甚至不如预设工作流省钱、稳定

不是，怎么没有俺也一样那个按钮了

LangGraph的这套模式目标就是固定工作流，稍微有一些组件有一定的智能，这样才能上一个绝对不能自主探索的工业场景。更加自主的可以参考Claude Code的实现，自己创造workflow，但是不一定符合你的需求，需要human in the loop。他们的使用场景不同，你用langgraph有这种感觉是正常的

在新业务上开发新工作流试试。老业务，所有流水线都固定的情况下，人也是流水线上的螺丝，跟智能本来就没关系

这么说来，我用pi的框架去搞固定的工作流是舍近求远吗？但是我的大D老师一直跟我说langraph很重，不推荐我用

因为langgraph是基于langchain和图概念重构的，langchain就是链式工作流，如果你感觉像是工作流说明你确实是在用lang系列。如果需要像是一个智能体的东西，让模型自己决策干什么，可以先去看看hermes和那些衍生龙虾

去看看harness吧，给大模型提供工具，让他有一定自由度会好一点。

pi毕竟自由度很高，如果你要固定工作流，那还是用封装好的框架，如果需要灵活度和扩展性，就pi吧，而且pi使用的过程中你会被逼着学agent是如何工作的。

我觉得是设计有问题，不应该是先有流程再去套agent实现，而是应该先有一个能处理基础通用问题的agen系统，在这个系统中通过增加处理单个具体任务的子agent来满足你的业务，然后由大模型驱动agent系统自主选择使用那些子agent来实现当前的问题。

工作流这玩意感觉和agent没啥关系，大模型只是其中节点上的文本生成器罢了，就好像工厂流水线工作也体现不出人的能力

哈哈，你这属于是“打工打太熟了”，给agent画好图它当然就没自主权了。试试给它一个模糊目标+一堆工具，让它自己摸索，马上就智能感拉满。

了解下 langchain 的 deepagents 你只需要提供 工具 和 skill 就好了. 要鼓励模型多思考。不要把 经验太固化

langgraph本质还是工作流的编排，在这之中可以结合react（或者叫agentic）去进行，适合流程明确的具体业务场景。

技术没有高低，要看实际的应用场景，langgraph适合对稳定性要求较高的场景

它应该是高度自主的，能自己决定什么时候开始、什么时候停止，以及什么时候调用什么工具

现在的Coding Agent就是这种状态

剪视频都不成问题

至于需不需要这么强大的功能和如何限制权限又是另外的问题了

个人感觉其实agent就像在养龙虾

这个问题就在于：你过度尝试控制Agent按照你的预期去执行。你得把自由度交还给模型，才会变得智能。

你可以参考一下我这个项目的思路

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