使用 ChatGPT 大型模型时，人们通常会输入几个提示词，然后模型立即为他们创造出答案。就像请一个人坐在键盘前为你写一篇关于“区块链”的文章，他会逐字逐句地将思绪转化为文字。
然而，这种大型模型并不会意识到可能存在的错误或需要删除和重写的情况。尽管如此，这种使用模型的方式已经成为主流，并被广泛应用于非 Agent 的工作流程中。
然而，与此相比，Agent 的工作流程则大不相同，以「区块链」为主题的文章为例。
首先，大型模型会自动生成一份文章大纲，展开深入的研究和分析，借助互联网上的丰富内容进行调查，以形成初稿。接着，Agent 会仔细审阅草稿，思考如何优化和修订，进行多次循环迭代的修改。这种迭代反思的工作流程显著提升了大型模型的输出质量。
所以，在 Agent 的工作流程中，迭代和反思是关键步骤。通过审阅和优化，Agent 不断提升文章的质量和准确性。它像人类思维一样，从之前的输出中学习，并发现并改正错误，逐步完善文章的内容和结构。这类似于人类思维的方式，使最终生成的文章更准确且富有深度。
Agent 的工作方式也体现了一种深度的思考和分析能力。与非 Agent 的方式相比，它更加注重对文章内容的深度挖掘和思考。通过持续迭代和修订，Agent 能够发现文章中隐藏的问题，以更好地满足用户的需求和期待。
为了实现更准确的对比，一支研究团队进行了一系列实验，让 AI 编写并运行代码，并对不同的模型和工作流程进行了全面评估。最终，得出了以下结果：
- GPT-3.5 模型：准确率 48%
- GPT-4 模型：准确率 67%
- GPT-3.5 + Agent：高于 GPT-4 模型的表现
- GPT-4 + Agent：表现的远高于 GPT-4 模型，非常出色
因此，使用大型模型时，Agent 的工作方式为我们带来了全新的体验和方法。它不仅提高了文章的质量和准确性，还能够深度理解和分析文章内容。随着技术的不断演进，这种迭代反思的工作方式是未来人工智能发展的重要方向。
想象一下，当你面对复杂问题时，有一个智慧的 AI 伙伴与你并肩作战。它理解你的需求，分析你的思路，给出建设性建议，帮助你找到最佳解决路径。它忠实执行指令，主动提问，激发你的思维，促使你进行更深入的思考。
同时，值得一提的是：DimAI 紧密关注着 AI Agent 领域的变革，将以 AI Agent 技术为核心，并将其融入自身的产品和服务中，超越当前的 AI 生成方式，朝着更智能、更贴近人性的方向迈进，带来更加个性化的智能体验。
这意味着，在不久的将来，我们将能够与 AI 进行更深入、更丰富的互动，不再局限于简单的命令和反馈，还将能够与 AI 建立更紧密的合作关系，共同探索知识的边界，解决问题，共同创造未来。
让我们共同期待这个引人注目的未来，不再困扰于大型模型或 AI Agent 的选择，与 DimAI 一同开创全新的篇章！让我们勇于迈向智能化时代的前沿，挖掘无限的可能性和创新的机遇！
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