以下是一些关于 AI 自动化和工作流编排的工具和方案：
此外，在工作流编排中还涉及到一些概念和技术：
但需要注意的是，Agentic Workflow 虽然美好，但使用的用户目前较少，可能是出现周期、工作流使用的上手难度等因素导致，并且在复杂流程上的开发并不是那么稳定可靠。
RPA其实很早就已经出现，就是做工作流编排领域。流程机器人（RPA）软件的目标是使符合某些适用性标准的基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化，一般来说这些操作在很大程度上是重复的，数量比较多的，并且可以通过严格的规则和结果来定义，现在越来越多的RPA软件带上了LLM。ComfyUI的工作流设计近期出现的ComfyUI是将开源绘画模型Stable Diffusion进行工作流化操作模式，用户需要在流程编辑器中配置出每一个的pipeline，并通过不同节点和连线来完成模型的操作和图片内容生成，提高了流程的可复用性，降低了时间成本，同时它的DSL配置文件还支持导出导入。Dify.AI可被复制的工作流设计在Dify.AI中，我很兴奋的看到它的工作流设计语言跟ComfyUI会有一些相似之处，都是定义了一套标注化的DSL语言，并且非常方便的可以使用导入导出的功能进行工作流的复用。模仿式工作流是最快的学习方法Large Action Model采用称为“通过演示进行模仿”的技术。检查人们在单击按钮或输入数据时如何与界面互动，然后准确地模仿这些操作，他们收集知识并从用户提供的示例中学习，使他们更能适应进一步的变化并能够处理不同的任务。但是，有没有想过一个问题：Agentic Workflow看起来十分美好，但是使用的用户究竟有多少呢？我看了很多Agent商店，通过工作流创建的应用目前来看还是比较少的（可能是出现周期、工作流使用的上手难度等等一系列因素导致），此外Agentic Workflow似乎在复杂流程上的开发又并不是那么稳定可靠。Idea Time：通过自然语言创建工作流
分为短期记忆和长期记忆。其中短期记忆是指的将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习；而长期记忆是提供了长期存储和召回信息的能力，它们通常通过利用外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。Tools（工具）通过学会调用外部不同类型API来获取模型（通常在预训练后很难修改）中缺少的额外信息，代码执行能力，访问专有信息源等（例如获取此时此刻的天气、联网网搜索等）Action（动作）根据上述大模型结合问句（Query）、上下文的规划（Context）、各类工具，最终大模型才能决策出最终需要执行的动作是什么。Agentic Workflow解决什么问题？我认为是可以从从提升效率、提高质量、节省时间的角度上进行思考。好比一台“印钞机”，按照指定好的流程重复着机械性的活动，但是它在源源不断的产生价值。Productivity（效率）=产生价值的速率Agentic Workflow通过将一个复杂的任务分解成较小的步骤，在整个过程中中融入了更多人类参与到流程中的规划与定义。它减少了对Prompt Engineering和模型推理能力的依赖，提高了LLM应用面向复杂任务的性能，更丰富、更精确。下面是Coze（扣子）平台上的工作流编排器的示例，这个话其实是一个抽卡游戏的流程，你可以看到在整个工作流中间会有很多节点前后之间有节点以及连线，然后每个节点之间它是通过不同的定义，比如说图片处理工具，或者说是通过多模态模型进行图片理解工具等等其他各种各样的工具组合而成。
推荐指数：?????这几个产品都是基于GPT-4语言模型的的开源应用程序，其核心特征是用户输入一个目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。主要原理基本为：分解用户提供的任务-选择需要使用的工具-执行任务-整合结果。你可以使用它们：自动化任务，例如帮助你发展市场、制定营销策略、甚至帮助你建立网站创建自主的AI代理，例如聊天机器人和流程自动化完成各种任务，例如生成新任务、完成复杂任务、自我改进等根据代码仓库以及世界上公开的代码仓库提示可能的输入，增强IDE的补全功能访问地址：[https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT](https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT)[https://agentgpt.reworkd.ai/zh](https://agentgpt.reworkd.ai/zh)[https://github.com/yoheinakajima/babyagi](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)