以下是一些可以制作您所描述的流程图的 AI 工具：
此外，文中还提到了关于智能体和人工智能在解决科学问题方面的一些相关内容，但未直接涉及流程图制作工具的更多信息。
假设你需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用Lucidchart：1.注册并登录：[Lucidchart](https://www.lucidchart.com/)2.选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。3.编辑图表：根据你的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。4.优化布局：利用AI自动布局功能，优化图表的外观。5.保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为PDF、PNG等格式。利用这些AI工具，你可以快速、高效地创建专业的示意图，满足各种工作和项目需求。内容由AI大模型生成，请仔细甄别
很明确,未来的完全自主智能体可能会拥有所有四个构建块,但今天的LLM应用程序和智能体还没有达到这个水平。例如,流行的RAG架构不是智能体式的,而是以推理和外部记忆作为其基础。一些设计,如[OpenAI的结构化输出](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/)甚至支持工具使用。但重要的区别在于,这些应用程序将LLM作为语义搜索、综合或生成的"工具",但它们采取的步骤(即逻辑流)仍由代码预先确定。对比来说,当您将LLM置于应用程序的控制流中并让它动态决定要采取的行动、要使用的工具以及如何解释和响应输入时,智能体就会出现。只要这是真的,有些智能体甚至不需要与外部工具交互或采取行动。在Menlo,我们确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型。受到最严格限制的是"决策智能体"设计,它们使用语言模型来遍历预定义的决策树。"轨道智能体"则提供了更大的自由度,为智能体配备了更高层次的目标,但同时限制了解决空间,要求遵循标准作业程序并使用预先设定的"工具"库。最后,在光谱的另一端是"通用人工智能体"——本质上是没有任何数据支架的for循环,完全依赖于语言模型的推理能力来进行所有的计划、反思和纠正。以下,我们将探讨五种参考架构和每种智能体类型的人工智能体示例。
在上面这个非常简单的例子中，我们很容易能够显式地生成整个多路图。但在大多数实际示例中，该图会太大。因此，挑战通常是在不追踪整个可能性图的情况下弄清楚要采取什么行动。一种常见的方法是尝试找到一种方法来为不同的可能状态或结果分配分数，并仅追求分数最高的路径。在自动定理证明中，“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作也很常见，试图找出路径在中间的交汇处。还有另一个重要的想法：如果建立了“引理”，即存在从X到Y的路径，则可以将X→Y添加为规则集合中的新规则。So how might AI help?As a first approach,we could consider taking something like our string multiway system above,and training what amounts to a language-model AI to generate sequences of tokens that represent paths(or what in a mathematical setting would be proofs).The idea is to feed the AI a collection of valid sequences,and then to present it with the beginning and end of a new sequence,and ask it to fill in the middle.那么人工智能可以提供什么帮助呢？作为第一种方法，我们可以考虑采用类似于上面的字符串多路系统的东西，并训练相当于语言模型人工智能的东西来生成代表路径的标记序列（或者在数学设置中将是证明）。这个想法是向人工智能提供一组有效的序列，然后向它呈现一个新序列的开头和结尾，并要求它填充中间部分。We’ll use a fairly basic transformer network:我们将使用一个相当基本的变压器网络：Then we train it by giving lots of sequences of tokens corresponding to valid paths（with E being the“end token”）然后我们通过提供大量与有效路径相对应的标记序列来训练它（E是“结束标记”）A,BABA:BBB,AB,BBBB,ABB,AA,ABBB,ABA,BBBBAE