【行业动态】Agent的三种创建方式详析：Azure AI Studio的提示流、扣子工作流与文心智能体的低代码开发

Agent的三种创建方式详析：Azure AI Studio的提示流、扣子工作流与文心智能体的低代码开发

在AI领域，Agent的创建方式多种多样，每种方式都有其独特之处。本文将深入探讨三种主流的Agent创建方式：Azure AI Studio中的提示流、扣子工作流以及文心智能体的低代码开发。

一、Azure AI Studio的提示流

Azure AI Studio，得益于open ai的技术支持，是早期上线的AI开发工具之一。其中的提示流功能，为AI应用程序的开发提供了极大的便利。

提示流，作为一种开发工具，旨在简化由大型语言模型（LLM）支持的AI应用程序的整个开发周期。它提供了从原型设计、试验、迭代到部署的综合性解决方案。提示流不仅作为开源项目在GitHub上独立提供，还内嵌于Azure AI Studio和Azure机器学习工作室中，作为特色功能供用户使用。

提示流的核心在于生成、自定义或运行流。流是一系列可执行的指令集，用于实现AI逻辑。开发者可以通过多种工具创建或运行流，例如预生成的画布和LangChain等。一旦流被部署，它就可以转化为API，供外部调用。

提示是发送到模型的输入包，包含用户输入、系统消息和示例。这些提示有助于模型更好地理解并响应用户的需求。Azure AI Studio中的提示流还提供了丰富的示例流和提示，供开发者参考和修改。

提示流的优点在于其可视化图形界面，使得开发者能够直观地协调可执行流。团队协作也变得更加轻松，流可以轻松地调试、共享和迭代。此外，提示流的敏捷性允许开发者创建多个提示变体并比较其性能，从而找到最优的解决方案。

二、扣子工作流

扣子，作为字节跳动旗下的大模型应用平台，于2024年3月正式发布。它利用大型语言模型极大地简化了Bot的搭建过程，同时支持用户通过知识库、工作流等功能来配置Bot的响应逻辑。

扣子工作流的核心在于通过可视化的方式组合插件、大语言模型、代码块等功能，实现复杂且稳定的业务流程编排。当目标任务场景涉及多个步骤，且对输出结果的准确性和格式有严格要求时，扣子工作流是一个理想的选择。

工作流由多个节点构成，每个节点都是工作流的基本单元。这些节点可以是大语言模型、自定义代码、判断逻辑等。通过合理配置这些节点，开发者可以构建出符合业务需求的工作流。

三、文心智能体的低代码开发

文心智能体是百度于2024年4月初推出的基于文心大模型的智能体平台。它支持开发者根据自身行业领域和应用场景，选择不同的开发方式，快速构建大模型时代的产品能力。

文心智能体的低代码开发方式，使得开发者能够通过简单的prompt编排来开发智能体。这种开发方式大大降低了技术门槛，使得更多的开发者能够参与到AI应用的开发中来。

此外，文心智能体平台还为开发者提供了丰富的流量分发路径，帮助他们完成商业闭环。无论是百度搜索、文心一言还是体验中心，智能体都能够在这些场景中发挥作用，满足用户的需求。

综上所述，Azure AI Studio的提示流、扣子工作流以及文心智能体的低代码开发都是创建Agent的有效方式。每种方式都有其独特之处和适用场景，开发者可以根据自身需求选择合适的方式来创建Agent。