在2024年Snowflake峰会开发者日的Luminary演讲中，Landing AI创始人兼CEO吴恩达详细介绍了AI智能体工作流及其潜力。吴恩达认为，AI智能体工作流可能比下一代基础模型带来更大的AI进展。吴恩达在演讲中重点讲述了AI智能体工作流如何迭代地进行任务，从而比传统的零样本提示方式产生更优质的结果。

吴恩达还分享了Landing AI团队在视觉智能体方面的最新进展，并展示了视觉智能体在复杂任务中的应用，进一步证明了智能体工作流的有效性和广泛应用前景，并就其局限性和未来发展方向进行了分析和展望。他呼吁开发者们关注和参与AI智能体技术的发展，共同推动这一激动人心的趋势。

他表示，虽然目前技术依旧有缺陷，但AI智能体工作流已经开始从一种新奇的“玩具”过渡到真正的实用阶段，未来必将为开发者带来前所未有的高效创新体验。吴恩达相信，通过开源和社区合作，这些技术将不断进步，显著提升开发者的能力。

以下是演讲内容目录：

01 AI智能体工作流

02 视觉智能体

03 视觉智能体当前的技术不足

/ 01 / AI智能体工作流

因为这是一个开发者大会，我想借此机会和大家分享一些我对人工智能体 (AI agent) 感到兴奋的事情。实际上，我将分享一些从未公开过的新内容。大家都知道人工智能代理，对吧？我们很多人习惯于使用大型语言模型进行所谓的零样本提示，这意味着让它写一篇文章或者对提示做出回应。这有点像你去找一个人，对他说，请你写一篇关于某个主题的文章，从头到尾一次性写完，不允许使用退格键。尽管以这种方式写作是很困难的——我自己就不能这样写——但大型语言模型表现得相当不错。

相比之下，智能体工作流 (agentic workflow) 的工作流程要迭代得多。你可能会让一个语言模型先写一个文章大纲，然后问它是否需要进行网络搜索。如果需要，它会去网上搜索，获取一些信息，然后写出初稿。然后再读自己的初稿，看是否可以改进，之后再进行修改。

所以，智能体的工作流程看起来更像这样：模型可能会先思考一下，做一些研究，然后进行修改，再做更多的思考。

这种迭代循环实际上会产生更好的最终产品。如果你考虑用代理来写代码也是同样的情况，今天我们往往让一个模型直接写代码，这就像让一个开发者从头到尾一次性打出程序，并且运行代码，第一次和最后一次字符都是这样，虽然这样做效果也出奇的好。但是，代理的工作流程同样可以使工作效果更好。

我的团队收集了一些数据，这些数据基于一个叫做Human Eval的编码基准，这是OpenAI几年前发布的一个标准基准，里面有一些像这样的编码难题，比如给定一个非负整数数组，返回某些数据，结果是这样的解答。

事实证明，GPT-3.5在这个评价指标上的通过率是48%，也就是零样本提示下让它直接写出代码的准确率是48%。而GPT-4则好得多，准确率达到67%。但事实证明，如果你把GPT-3.5放入一个代理工作流程中，它的表现会更好。而GPT-4在这个流程中的表现也非常好。因此，我希望你们从中了解到的一点是，虽然从GPT-3.5到GPT-4的进步是巨大的，但与GPT-3.5在代理工作流程中的进步相比，这种进步其实显得相形见绌。对于所有正在构建应用程序的人来说，我认为这可能表明了代理工作流程的巨大潜力。

/ 02 / 视觉智能体

我的团队在Landing AI从事视觉AI的工作，我想与大家分享一些最新的进展，这是我以前从未展示过的。我们几天前刚刚开源了这个项目，我对此非常兴奋，即构建一个视觉智能体（visual agent）。

这个项目的负责人Dillon Laird是一个狂热的冲浪爱好者，他经常看鲨鱼视频。这是一条鲨鱼，而这是一位冲浪者在游动。Dillon对这类视频很感兴趣，比如这些鲨鱼离冲浪者有多近。这个视频是生成的，例如鲨鱼离冲浪者6.07米，7.2米，9.4米。现在鲨鱼离冲浪者足够远了，所以我们把颜色从红色变为绿色。当冲浪者离鲨鱼超过10米时，颜色就变成绿色。

如果你想写代码来实现这一点，你需要进行对象检测，进行一些测量，找到边界框，绘制一些东西。你可以做到，但这很麻烦，需要几个小时来写代码。现在我想展示一下我们构建这个视频的方式，我们编写了一个提示：你能在视频中检测到任何圆圈或鲨鱼吗？在视频中画一条绿色线表示冲浪者，假设30像素为1米，多条红线，等等。

这就是给视觉智能体的指令。根据这个自然语言提示，它会分解成一系列步骤的指令集，比如使用extract_frames工具来提取视频帧等等。这就是完成该任务所需的一系列步骤。之后会检索工具，也就是函数调用。比如save_video，这是一个实用函数，可以保存一系列帧。然后我们会检索save_video工具或save_video函数的详细说明。对于其他工具如closest_box_distance来测量鲨鱼和冲浪员之间的距离，也是如此。基于此，我们最终生成了代码，当运行这段自动生成的代码时，就会产生你之前看到的那段视频。所以我想再深入一些，解释这是如何实现的。

所以，我们构建的视觉代理是这样工作的。你输入一个提示。这是一个比我刚才用的提示稍微简单一点的提示，例如计算鲨鱼和最近的圆圈之间的距离。我们视觉代理的目标是编写代码来执行你提示的任务，这样你就可以输入单个图像，并生成所需的结果。

类似于编写非图像代码的代理工作流程，我们发现对于许多应用来说，这种方法比零样本提示要好得多。此外，我们还发现，对于许多图像用户来说，比如在Snowflake中如果你有10万张图像，那么拥有可以非常高效地在大量图像上运行的代码也很重要，因为一旦你有了代码，你就可以处理大量图像或视频帧，并通过相对高效的代码处理得到答案。

我想和大家分享一下视觉代理的工作原理。这是开源的，所以请看看，给我们反馈，也许可以帮助我们改进。视觉代理是用两个代理构建的。一个是编写代码的代理，另一个是测试代码的代理。给出一个像这样的提示，编写代码的代理首先运行一个计划程序，生成一个完成任务所需步骤的计划。比如加载图像，使用工具检测对象，计算距离等等。然后它会检索这些工具（即函数）的详细描述，最后生成代码。

不知道这一切听起来是否有点像魔法，但所有代码都在GitHub上。可以看看，看看我们使用的具体提示。当你看到细节时，可能会感到惊讶，虽然第一次看可能觉得这些东西像魔法，但看看代码和提示，也许你会发现其中的原理。当你这样做时，还有其他一些演示。比如检测每个人是否戴口罩，并将结果生成一个Python字典。生成了一堆代码，这是一个Python字典，八个人戴了口罩，两个人没有戴。

这是一个不同的提示，实际上生成了一个可视化，绘制了检测结果。所以这是自动生成的新代码。比如它漏掉了一些未戴口罩的人，未能检测到未戴口罩的人。

再举一个例子，这很有趣。分析视频，每两秒钟分类一次，看是否有车祸。输出一个JSON，显示是否有车祸。这个视频有16秒，我认为没有人受伤。当你这样做时，右边的代码会处理视频并生成一个JSON，显示在这个时间点没有车祸，在这个时间点有车祸。我的内部团队和一些用户给我的反馈是，虽然我自己也可以写这段代码，但这会花我几个小时。现在可以很快完成。

在计算机视觉领域，我们使用很多不同的函数。说实话，我经常记不住要用哪个函数，语法是什么。而这真的让构建视觉AI应用的过程变得更容易，只要它能正常工作。

我还想分享一个提高性能的其他方法，使用了测试代理。我展示了编写代码的代理，事实证明你可以提示一个语言模型来编写测试代码或测试脚本。基于这些，它可以执行测试代码。

现在我们的测试代码主要是类型检查，所以有些有限，但即便如此，我们也可以执行测试代码，如果测试代码失败，就把输出反馈给编写代码的代理，让它反思并重写代码。这可以进一步提高性能。

在学术文献方面，我们参考最多的两篇论文是Huang等人的代理代码论文和Huang等人的数据解释器论文。如果你想了解更多这些技术，可以看看这些论文。

最后展示一个演示，这是每两秒钟检测一次视频中的摩托车，并高亮显示。实际上这是为了处理闭路电视监控视频而制作的，就像特斯拉汽车那样拼接成视频，普通人认为需要高亮显示有趣的地方。

所以这是一个很长的提示和YouTube链接。它创建了指令，检索了工具。结果发现代码没有正常工作，对吧？所以这段代码实际上失败了几次。你可以看到这里有个索引错误的回溯。它将所有这些错误信息反馈给了大型语言模型。第三次失败时，没有名为PyTube的模块。

最后通过Pip安装PyTube解决了这个问题，成功运行了代码，并生成了突出显示监控摄像头视频中四个包含超过 10 辆车的视频片段的效果。我对这个方向非常感兴趣，它适用于许多应用，包括编程和视觉智能体。

/ 03 / 视觉智能体当前的技术不足

我也想分享一些限制。在我们的实验中，失败是常见的。我们使用通用对象检测系统，有时未能检测到对象。比如漏掉了一些黄色番茄。这是常见的错误之一。

我对Landing AI和Snowflake的合作非常兴奋，我们最近构建了Landing Lens，这是一个Snowflake原生应用的监督学习计算机视觉系统。我认为通过监督学习，我们可以减少一些错误。但它在复杂推理上表现不好。比如说每只鸟重半公斤，栅栏上一共承重多少。系统会天真地检测到所有鸟，但不会意识到有一只鸟在飞，不会施加重量。但如果你修改提示，说忽略飞翔的鸟，它就能正确识别。我觉得今天发布的视觉智能体是beta版，有时能正常工作，有时不能，对提示的措辞也有些挑剔，有时需要更具体地描述步骤。

所以，我不会说这是非常出色的软件，但有时它能工作，我对结果感到非常高兴和惊讶。团队的成员其实今天也在这里。希望你们能和他们聊聊，不论是在这里还是在Landing AI展台，也可以在线访问landing.ai。我们还将核心引擎开源了。我觉得AI智能体是非常重要且令人兴奋的趋势，我们做出了这一小小的开源贡献，希望能帮助大家。我希望我们能一起让智能体变得更好，这将显著提高我们作为开发者的能力。

我看到AI智能体正在被用于许多不同的应用。我觉得你们中的一些人可能在社交媒体上看到了Devin做的演示，我看到有些团队在做法律工作，例如分析复杂的法律文件，使用智能体来分析复杂的法律文件。

我认为AI研究智能体已经可以上网进行网页搜索，综合大量信息并写出一份深入的研究文档。这确实已经开始流行起来了。我其实也经常玩一些Agentic平台，比如Quora、AutoGen，有时还有LandGraph和其他平台。很多人基于这些框架构建了很多应用。目前，我发现很多智能体都是为特定目的构建的，但看看是否会有一个非常通用的智能体是很有趣的。我认为这很令人兴奋。

对于很多智能体，我认为我们刚刚跨过了从玩具新奇到实用的门槛。例如，AI研究智能体，几个月前我还只是玩玩，上网搜索信息，为你写研究论文。大约三个月前，这还是很有趣的玩具。但就在过去几个月里，我的朋友，斯坦福大学的Monica Lam，她的研究实验室发布了Storm，这是一个开源软件，我感觉这个确实开始变得有用。

       原文标题 : 吴恩达最新演讲：AI Agent驱动下一个创新浪潮