五个Agent改写为决策工作流的实测
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五个Agent改写为决策工作流的实测
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AI 综述
generativist介绍了一项实践：团队使用 Typesafe 的 Jev 和 P0 的 Decisions API，将5个Agent重写为决策工作流，处理20份文档约耗时20秒、成本约2美分，正确率为19/20。 该方法主张步骤已知时优先采用工作流，静态规则直接用代码表达；折中的 Agentrun 模式由Agent生成工作流，并处理工作流无法判断的边缘情况。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月31日 07:11
5 个 Agent 重写为决策工作流后，20 份文档处理约 20 秒且正确率达 19/20报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- AGI Hunt5 个 Agent 重写为决策工作流后，20 份文档处理约 20 秒且正确率达 19/20
团队用 typesafe 的 Jev 和 P0 的 Decisions API，将 5 个 Agent 重写为决策工作流，处理 20 份文档约耗时 20 秒、成本约 2 美分，正确率为 19/20。文章认为步骤明确时优先使用工作流，静态规则用代码表达，并可由 Agent 生成工作流及处理边缘 case。
- AGI HuntMiguel Rios 将 5 个 Agent 重写为决策工作流，处理 20 份文档约 20 秒、成本 2 美分
Miguel Rios 提出步骤已知时可用决策工作流替代 Agent，并将 5 个 Agent 重写为基于 Jev 与 Decisions API 的工作流。处理 20 份文档约用 20 秒、成本约 2 美分，答对 19 题；决策模型具有快速、便宜、易测试和流程易读等特点，也可由 Agentrun 生成工作流并兜底处理无法判定的情况。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。