关于构建代理的最佳方式已经有很多讨论： - @OpenAI的总体看法是，增加模型功能可以简化 SDK - 其他（包括@Anthropic的代理模式指南+ @dexhorthy ）通常概述了一种更受约束的方法。 很多人问过我们目前的立场。高层同意以下两点： ✅我们同意@OpenAI的观点，许多现有的代理方法在构建代理方面略显繁琐/过度设计。正因如此，我们在@llama_index中从基于声明式图的方法（我们之前的 QueryPipelines）转向了以事件驱动模式构建的工作流。 此外，随着模型的不断改进，你不可避免地会更加信任通用代理推理。并非每个人都希望或需要从头构建代理。 ✅同时，这些代理设计模式的存在也是有原因的。它们是大量需要对特定业务流程进行编码的用例的最佳实践。 我个人非常喜欢@dexhorthy的指南 - 它是一系列最佳实践，可确保您真正深入了解您正在构建的代理。 作为一个框架， @llama_index工作流支持从受限/从零开始到通用推理的整个范围。它真正好的地方在于，它与编写普通的 Python/Typescript 感觉并无太大区别，因此您无需学习全新的设计模式，这使得从常规编程过渡到 @llama_index 更加无缝。 非常感谢@seldo的博客 博客： llamaindex.ai/blog/bending-w… 对于初学者，请查看我们的工作流程指南： docs.llamaindex.ai/en/latest/modu… 12 因素指南即将推出！程序员 计算机 软件开发 人工智能
