并非所有AI系统都需要成为智能体

本文探讨了大型语言模型(LLM)的最新发展，并比较了不同类型的AI系统架构，包括纯LLM、基于检索增强生成(RAG)的系统、工具使用与AI工作流以及AI智能体。文章以简历筛选应用为例，阐述了不同架构的能力和复杂性。作者指出，并非所有应用都需要AI智能体，应根据实际需求选择合适的架构，并强调了构建可靠AI系统的必要性，建议从简单可组合的模式入手，逐步增加复杂性，并重视系统的可靠性而非一味追求功能的强大。