接下来，我们将在工作流程上进一步深入探讨。
着眼于不同类型的工作流程，人择确定了五种不同的设计模式，您将使用它们
在构建具有工作流程的遗传系统时发现。
让我们逐一讨论并讨论它们。
这是第一个。
他们称之为即时链接。
这很简单。
您在此图中看到的显然左侧和右侧的输入和输出是
工作流程的开始和结束。
黄色框代表对 Llm 模型的调用。
蓝色方框中可能只有您编写的一些代码，一些软件
并且它是可选的。
你会看到这只是说你可以让法学硕士执行一些任务并且
然后可能基于一些代码，您可以将其传递给第二个LLM，并且该输出可以
去第三个法学硕士。
这可能就是结论。
实际上，这与您刚刚所做的非常相似。
这与商业问题类似。
当我们要求法学硕士时，首先选择一个部门。
然后针对该领域选择一个痛点，然后选择一个解决方案。
显然它不需要是三个 LMS。
你想要多少都可以，但这就是想法。
您将一系列 LM 调用链接起来，分解为一组固定的子任务。
您可能想要这样做的原因是因为您可以非常精确地构建每个 LM 调用
根据该提示获得最佳、最有效的 LM 响应。
因此，它可以让您真正有效地完成每一项任务。
然后通过按顺序逐步进行，让整个过程、工作流程保持在护栏上
明确定义的任务。
现在我想指出一个你可能已经想到的观点。
虽然人类很清楚地将其定义为工作流程而不是代理模式，但它是完美的
像这样的提示链接工作流程可以让LM在哪些活动上有一定的自由裁量权
发生这种情况是因为正如我们在示例中所做的那样，对 LM 的第一次调用可能会提出一个主题，
这正是学习管理系统二号和三号所研究的主题。
所以在某些方面，人类区分工作流和代理的方式有点不同
有点人工。
他们之间肯定有一条模糊的界限。
像这样的工作流程模式完全有可能存在自治元素。
以后。
第二种设计模式称为路由，这就是输入的用武之地。
法学硕士的任务是决定选择多个可能的模型中的哪一个来执行此操作
功能。
我们的想法是，这里可能有专业模型。
它们由法学硕士一、二和三展示。
他们各自擅长不同的任务。
路由器的工作是对任务进行分类，了解哪些专家最适合
来完成这项任务。
正如我在这里所说，它允许关注点分离，以便能够拥有不同的 LMS
拥有不同水平的专业知识，让他们和法学硕士决定如何联系这些专家。
所以这是一个强大的模型。
这很常见。
我想说的是，我认为有些说法有点不自然
这里没有自主权，因为显然路由器能够做出一些决定，尽管
在护栏上。
同样，它仍然必须遵循给定的工作流程。
接下来是第三种设计模式。
乍一看，并行化可能与我们刚才讨论的非常相似。
但这些设计模式有很多共同点。
但这里的想法是你已经有了。
请记住，蓝色框代表代码 R 代码，而不是 LM。
因此，我们编写一些代码来接受一个任务并将其分解为多个部分，这些部分都应该运行
并联。
因此，在之前的设计模式中，是由 LM 进行路由。
在这个设计模式中，正是这三位专家之一被赋予了任务。
这是代码。
假设 Python 代码决定做什么或如何协调。
与此同时，它被发送到三个 llms，同时开展三项不同的活动。
然后还有更多代码。
也许是 Python 代码获取了这些答案并将它们拼接在一起。
实际上，人择指出这些任务不一定需要是不同的任务。
您可以想象这样一种情况，您发送相同的任务并让它完成三次，然后您
使用聚合器，也许可以取平均值或类似的东西。
所以在很多情况下，这可能是你做三遍的同一件事，但并非如此
需要有所不同，但我认为最常见的是当多个子任务同时发生时。
这就是并行化。
设计模式很难说。
好的。
现在是这一位协调员。
这是一个困难的、具有挑战性的任务被分解和重新组合的时候。
你可能会想，等等，这不正是我们刚刚所做的吗？
我只是在它们之间快速浏览。
难道这两张幻灯片，这两种设计模式真的很相似吗？
好吧，您会注意到随着术语的变化，颜色也发生了微妙的变化。
关键点是，这与之前的设计模式完全相同，只是不再是代码
进行编排。
这是一个法学硕士。
因此，您正在使用模型将复杂的任务分解为较小的步骤，然后使用
模型来组合结果。
所以这是一个更加动态的系统，协调者可以选择如何分配
任务。
再说一遍，我认为将其归类为工作流程而不是流程是相当人为的。
我们稍后会讨论代理模式，因为很明显，编排者可以自行决定
它如何分配任务，并且可以选择为多少个不同的 LLMS 分配该活动。
所以说这只是一个固定的工作流程也许有点夸张。
所以，你知道，我认为你已经了解了总体想法。
与我们采用更灵活的代理流程相比，这肯定有更多的限制。
但一般来说，这里的想法 LLM 分解了任务 Llm 执行每个专家任务，LM 综合
输出的任务是 Orchestrator Worker 的模式。
现在来看模式五。
最终的工作流程模式也是我最常用的一种。
这是我一直遇到的一个问题，anthropic 将其称为评估器优化器。
我倾向于称他们为评估者或验证验证代理。
你听过很多这样的说法，但想法很简单。
你有一个 LM 正在做你的工作。
我们将其称为 LM 生成器。
它正在做某事。
它提出了一个解决方案，如此处的白色箭头所示。
还有第二个 LM 扮演评估者的角色。
它的作用是检查第一个 LM 的工作。
它被给予任何额外的信息，任何背景，一切，武装自己，而不是尝试
生成内容，但要检查先前 LM 的工作。
并据此可以选择接受或拒绝该工作。
如果它接受它，那么它就会进入输出。
如果它拒绝的话。
它应该拿出一个理由。
拒绝和原因可以追溯到 LM 发电机。
然后可以选择提出另一个回到这里的解决方案。
所以你可以看到这种反馈循环设置。
它非常强大。
当然，使用 LMS 构建生产系统的关键问题之一是准确性、可预测性、
响应的稳健性和验证代理。
在您的 LMS 解决方案中拥有这些类型的评估器优化器流程是一种非常有效的提高效率的方法。
的准确性，建立更多的保证。
LMS 永远不会提供全面的保证，但会围绕产品的质量建立更高水平的保证
最终输出。
所以这是一个非常有效的模式。
我一直在使用它，当然我们的课程中会有很多例子，你应该
能够立即思考如何将其应用到日常工作中的 LM 解决方案中。