自己写agent体会不到智能感

c 2026-07-03 10:44 1

最近我刚接触智能体,想用它来实现一些功能。我对智能体的理解是: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。


但实际动手写代码时,因为我脑子里已经清楚整个业务有哪几个模块、先干嘛后干嘛,为了实现这个流程,我用了 LangGraph。结果写完我发现,这本质上就是我预设好的一套工作流,代码里每一步往哪走都是我规定死的。这让我挺困惑的:如果智能体只是按我画好的流程图执行,那它和传统的固定工作流有什么区别?我完全没体会到它所谓的‘智能’到底体现在哪里。

最新回复 (17)
  • calendar 07-03 10:45
    1

    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?

  • doing1024 07-03 10:46
    2

    而且有时甚至不如预设工作流省钱、稳定

  • 夏天 07-03 10:47
    3

    不是,怎么没有俺也一样那个按钮了

  • echo 07-03 10:47
    4

    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

  • neroZac 07-03 10:49
    5

    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

  • 夏天 07-03 10:50
    6

    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

  • capybarr 07-03 10:52
    7

    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

  • mayc 07-03 10:54
    8

    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。

  • Humpy 07-03 10:57
    9

    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。

  • luckYx 07-03 10:58
    10

    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。

  • ArkaneFans 07-03 11:02
    11

    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

  • ashu180 07-03 11:03
    12

    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。

  • shuibuxin 07-03 11:07
    13

    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

  • Tiger 07-03 11:09
    14

    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

  • Firefox‎ 07-03 11:11
    15

    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

  • ccwav 07-03 12:18
    16

    个人感觉其实agent就像在养龙虾

  • 冰子 07-03 12:23
    17

    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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