浅谈用 AI Agents 提升创作效率
横向比较了三个大语言模型，花了钱的还是不一样的，目前来说 OpenAI 完胜，明显是一个聪明蛋子。 羊驼🦙除了开源外，没看到任何优势。同样的 prompt 词，它的回答像个呆头鹅。
我现在用的还不深，主要用它来写文章，结论是AI Agents 特别值得投资。在信息类的内容，或者确定性比较强场景下，它的能力非常突出，比如让它写专业术语，操作步骤等。当然短板也很明显，就是让它稍微发挥一下创造力或者联想能力，即使再怎么调 prompt，它的回答都很捞（也可能是我的姿势不对 🫠
调节 Temperature 等参数的示意图
Temperature ，中文翻译过来叫做采样温度。这个值越低，生成的内容会更严谨，比较适合写技术文档、新闻报道等严肃的题材；越往上泽越适合创作型的内容，比如故事啊，随笔啊，博客文章，温度再高点的话，就可以让它去写诗歌了，温度越高就越随性，会损失掉一部分的连贯性。
TOP-K 代表模型会在前多少个词中选择生成下一个词。你这个值给的越大，它可选择的词就越多，当然内容也就越不可控，如果你希望严谨性比较高，那就把它调小一点，内容会更连贯，逻辑更严谨。如果你喜欢风格更随性，不拘一格一点的，那就给它拉满。
TOP-P 也称核采样，是根据累计概率动态调整候选单词的集合。具体来说，模型会从累计概率达到 P 的所有单词中进行选择。
举个简单的例子，假设模型给出了以下单词及其概率：
单词 A: 0.4
单词 B: 0.3
单词 C: 0.2
单词 D: 0.1
如果你设定 P=0.8，那么模型会选择累计概率达到 0.8 的前几个单词（在这个例子中是单词 A 和 B），然后从这两个单词中随机选择下一个输出的单词。
也就是说 Top P 采样可以在生成合理且连贯的内容的同时，保留一定的创造性。你如果想让它写的保守一点，就把这个值调低一点，如果你希望它灵活一点，那就调高一点吧。
炼丹这玩意得一点一点调，别上来就猴急，prompt、top-k、top-k 等等参数一起搞，这样即使搞成了下次还是不知道具体哪个参数起了作用。丹练完了也多看看，收尾的工作还是得你来，包括注入人味儿、校稿等等。
总的来说，搭 AI Agents 的 ROI 非常高，尤其是在常规类的内容生产上。我之前写文章的工作流是收集材料、构思、写稿、配图、润色、写摘要、多平台分发：
张小吉童鞋未采用 AI Agents 前写文章的流程示意图
有了 AI Agents 的接入后，简化成了先内容规划的类型和场景、写目录/内容/摘要等 prompt、调参、注入人味润色文章、配图和多平台分发：
张小吉同学采用 AI Agents 之后写文章的流程示意图
看似只节省了一个步骤，但前面那些最费时的工作，全让 AI 干了，也明显减少了一些写稿纠结的时间。并且我还发现拿 AI 写文章的场景，必然是设计内容的规模化和结构化，不然边际成本太高了。所以也慢慢养成了先设计框架，再来写东西的习惯，对于培养自己自顶向下，成体系化的思考非常有益。
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