AI的深度思考过程比结果更有趣
本文探讨了AI智能体处理复杂问题的深度思考方法。通过任务拆解与执行流程，将大问题分解为子任务，借助搜索引擎等工具补充信息，可显著提升小参数模型的分析效果。但该方法存在耗时较长、结果汇总可能遗漏信息等问题。文章强调高质量数据对AI分析准确性的关键作用，指出这是决定结果价值的核心因素。
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1. AI 智能体深度思考
人在遇到复杂的问题时，通常会将任务拆分成多个子任务各个击破，同样的原理应用到AI智能体，当需要AI来解答复杂的问题时，通常需要将问题进行分解，针对每一个步骤如果能够借助搜索引擎，或者其他工具补充更多的信息给到AI，让AI针对这个独立的小问题进行分析，往往能够产生非常不错的效果。
1.1 任务拆解与执行流程
2. 8B小参数模型 + 百度搜索
3. 存在的问题
- 大模型拆解任务数量不可控，每个任务执行时间长度不可控，导致深度思考模式比较耗时，对于需要快速出结果的场景价值有限
- 最后大模型根据每一步的执行结果进行汇总时，有可能内容超长，导致总结时遗漏了大量过程信息
- 高质量的数据对于AI至关重要，甚至直接决定了分析结果的准确性和价值
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