作為大模型的長期用戶棺亭，我最近開始深入研究AI Agent的構(gòu)建当悔，并利用字節(jié)跳動的coze平臺蚓曼，致力于開發(fā)一款全球視野的隱私合規(guī)AI助手绩聘。
1- 現(xiàn)有工具的局限性
隱私領(lǐng)域的立法和技術(shù)更新迅速沥割，我們通常依賴搜索引擎來獲取信息，但這種方式需要用戶自行驗證和總結(jié)凿菩，尤其是非英語國家的資料獲取和理解更是一大難題机杜。而直接使用AI工具，又可能因知識庫更新滯后和AI幻覺問題衅谷，導(dǎo)致答案不可靠椒拗。
2-目標闡述
鑒于此，我設(shè)定了開發(fā)目標：創(chuàng)建一個智能對話機器人获黔，旨在全面覆蓋多國隱私法規(guī)蚀苛，并提供基于官方和最新數(shù)據(jù)源的精準合規(guī)實踐。
3-實現(xiàn)方式：
在開發(fā)前玷氏，我深入學(xué)習(xí)了AI Agent所需的各個模塊及其職責(zé)堵未，并設(shè)計了一個包含四個獨立workflow的對話機器人。這個系統(tǒng)的核心在于識別用戶問題中的國家盏触，并轉(zhuǎn)換成當(dāng)?shù)卣Z言渗蟹，以便在其國家監(jiān)管機構(gòu)的官方網(wǎng)站進行精準檢索。同時赞辩，利用不同的LLM分別進行分層處理雌芽，把需求分析，答案生成和答案質(zhì)量審核切分為三部分辨嗽，保證最終答案的準確性世落。
4-挑戰(zhàn)描述
開發(fā)過程中，我遇到了系統(tǒng)響應(yīng)超時的主要挑戰(zhàn)召庞。Coze平臺對單個workflow的調(diào)用超時限制為60秒岛心，但Workflow中的LLM在做答案生成和核查是，經(jīng)常會超過一分鐘篮灼，導(dǎo)致整個對話中斷忘古。我嘗試了多種解決方案，包括拆分workflow和縮減采集頁面數(shù)量诅诱，但這些嘗試雖然降低了單個workflow的處理時長髓堪，但延長了Agent的調(diào)度時間，也增加了LLM執(zhí)行決策的不可控。
5-使用效果
從上圖可以看到干旁，用戶需要等待約3分鐘才能得到結(jié)果驶沼，其中LLM任務(wù)調(diào)度耗時77秒，有2個workflow調(diào)用都接近超時限制争群。盡管存在挑戰(zhàn)回怜，但機器人的回復(fù)質(zhì)量達到了預(yù)期。與Kimi的反饋相比换薄，AI Agent提供的答案更為清晰和實用玉雾。下圖是相同問題Kimi的回復(fù)，明顯可以看到機器人的回復(fù)更具有實操性轻要。
6-優(yōu)化與迭代
經(jīng)過兩周的調(diào)試复旬，超時問題一直困擾著我。我意識到需要調(diào)整設(shè)計思路冲泥，在新版設(shè)計中驹碍，我將更多高質(zhì)量內(nèi)容存入知識庫，并直接使用搜索引擎返回的結(jié)果摘要交由LLM處理凡恍，以提高響應(yīng)速度志秃。通過提示詞限制LLM只允許基于知識庫和搜索結(jié)果進行回復(fù)，從而去除答案核查環(huán)節(jié)嚼酝。
V2版在30秒內(nèi)完成處理洽损，顯著減少了工作流數(shù)量和任務(wù)復(fù)雜度，消除了超時風(fēng)險革半。然而，與Kimi相比流码，機器人在回復(fù)質(zhì)量并沒有明顯的優(yōu)勢又官，原因是LLM沒有獲得完整的頁面內(nèi)容，它無法提供所需的高度總結(jié)歸納能力漫试。唯一的特點是它突破了中文互聯(lián)網(wǎng)的限制六敬，可以從目標國網(wǎng)絡(luò)獲取高質(zhì)量信息。
當(dāng)我再次升級驾荣，為V2版加上網(wǎng)頁內(nèi)容讀取能力后外构，在非英語國度的問題回復(fù)上，我們可以看到它比Kimi的優(yōu)秀之處播掷。如下圖审编，可以看到Kimi是基于常識(GDPR)來回答，而機器人是先獲取了阿聯(lián)酋的法規(guī)文本后歧匈，提供的精確分析垒酬。
7-反思與前瞻
盡管我目前的嘗試尚未完全達到預(yù)期目標，我決定暫時放慢腳步，深入回顧整個開發(fā)過程勘究，并以此為契機撰寫本文進行分享矮湘。
我的感受是：大型語言模型所具備的卓越自然語言理解能力，結(jié)合它在多語言間的流暢翻譯功能口糕，再輔以精心設(shè)計的工作流和搜索引擎缅阳，極大地簡化了知識的獲取——我們追求的不僅是信息，而是深度的知識掌握景描。
感謝LLM技術(shù)提供商以及像Coze這樣的AI Agent開發(fā)平臺十办，它們極大地降低了智能應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)門檻。這為每個人將創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為實用工具提供了可能伏伯。我堅信橘洞，憑借持續(xù)的努力和不斷地優(yōu)化，我的AI助手有潛力成為一個被廣泛采用的隱私保護利器说搅。
如果您對AI在隱私保護領(lǐng)域的應(yīng)用感興趣炸枣，或?qū)ξ业腁I Agent開發(fā)之旅有任何建議，歡迎留言討論弄唧。
