梁练伟分享其在AI智能体与工作流自动化领域的最新实践。针对单一模型处理复杂任务的局限，我深入探讨了精细化模型分工的必要性，并详细拆解了我在实践中构建的Planner、Data、Generator、Refiner、Feedback智能体协作框架。文章还剖析了梁练伟在模型协作中遭遇的上下文断裂、沟通成本

職場

學習

投資理財

以行動支持創作者！付費即可解鎖

科技

Mirit Gogia的沙龍

模型

生成

角色

核心

文章

GPT-4

成本

梁练伟：破解复杂任务迷雾——我的AI智能体模型分工策略与避坑实践

AI 智能体协作潜力无限，但实战中常遇“盲区”与“断点”。梁练伟深入分享其多智能体工作流的实战排查与重构心法，揭示如何定位问题、设计反馈机制、重塑智能体契约，并强调避开过度依赖自主性的常见误区，助你构建更稳定高效的自动化系统。

音樂藝文

社交

梁练伟：多智能体协作的「盲区」与「断点」——我的实战排查与重构工作流

作为梁练伟，我深知早期产品打磨中的挣扎与挑战。本文记录了我们团队如何从迷失方向，险些被各种用户反馈“带跑偏”，到最终通过深度用户访谈和团队共识，找到产品“北极星”的过程。分享了梁练伟在产品、团队管理和创业决策中的思考，强调了聚焦核心用户需求的重要性，以及如何艰难地做出“舍弃”的抉择。

國際

需求

梁练伟：产品打磨，险些跑偏的几次挣扎

作为一名技术背景的创始人，梁练伟观察到当前AI智能体领域既有巨大潜力，也面临诸多工程与产品化挑战。本文将深入探讨从大模型到可部署的AI智能体产品，梁练伟在实际落地过程中遇到的“坑”以及如何通过工程哲学和产品思维来解决这些问题。我们不只谈概念，更关注如何构建真正有价值、可规模化的AI智能体应用，并分享