总结报告：AI 应用中的工作流设计
1. 背景和现状
目前，AI智能体（AI Agent）的概念非常火爆，但存在争议。有人认为智能体能够解决许多问题，而另一些人认为智能体不过是噱头，缺乏实际应用场景。
2. 工作流设计的重要性
文章强调，使用AI解决问题的核心不在于智能体，而在于设计一个适合AI的工作流。这种方法论可以通过以下几个要素来实现：
3. 关键因素分析
3.1 不局限于人类现有的解决方案
- 人类式解决方案并不总是最优选择。
- 例如，专业翻译员可以直接输出高质量翻译，而AI需要分步骤处理（如直译、反思、意译）才能达到相似效果。
- 模拟人类角色分工的AI项目往往难以落地，反观GitHub Copilot则成功提升了开发效率。
3.2 辅助决策而非完全依赖AI
- AutoGPT的失败案例显示，目前AI不足以进行复杂决策。
- 主流做法是让AI作为辅助工具（Copilot），由人类主导决策。
- AI在特定环节（如情感分析、生成回复）中提供支持，可以提升整体工作效率。
3.3 跨领域模型结合
- 大语言模型虽然强大，但不能完全依赖。
- 结合不同领域的AI模型和工具，设计合适的工作流能够更好解决问题。例如PDF转Markdown、漫画翻译等。
3.4 回归问题本质
- 避免过于关注技术细节或流行概念。
- 运用第一性原理，明确问题、拆解问题，从头创建解决方案。
4. 实际案例
4.1 PDF转Markdown
- 使用PyMuPDF和GPT-4结合的工作流，成功将PDF内容转换为Markdown，提高翻译效果。
4.2 漫画翻译
- 利用气泡检测、OCR、文本移除和GPT-4视觉能力，全自动化完成漫画翻译，大幅提升效率和降低成本。
5. 结论与建议
- 要充分发挥AI的效能，关键是基于具体问题设计适合AI的工作流。
- 是否使用智能体、大语言模型或者是否让AI做决策并不是最重要的，重点在于AI如何在工作流中最有效地完成其任务。
深度观点
- 创新性工作流设计：传统的人类式解决方案往往限制了AI的潜力，通过创新性的工作流设计，AI可以在更多场景下提供有效支持。
- 跨领域协作：将不同领域的AI模型和工具结合起来，可以突破单一模型的限制，提供更加综合和高效的解决方案。
- 辅助性决策优势：目前AI的最佳应用方式仍然是辅助人类决策，特别是在复杂任务中，这样可以最大化利用AI的计算和分析能力，同时保留人类的判断和经验。
这种方法论不仅适用于当前的AI技术，也为未来AI的发展和应用提供了清晰的指导路径。
Source:https://baoyu.io/blog/ai/you-dont-need-agent-but-ai-suitable-workflow
