精选理由
Omar Sar分享了一个巧妙的Agent设计思路：用LLM委员会代替单一指令，让主动Agent自动推演下一步，适合做复杂任务编排。
Omar Sar建议在使用Agent时，引入LLM Council（多个大语言模型组成的委员会）来获取建议，而非直接下指令。进一步可设置自动化循环，让一个主动Agent基于之前的会话历史预测并提出下一步行动。这种模式将控制权从“告诉Agent做什么”转向“询问Agent做什么”，并整合多模型输出来选择最佳路线。该技巧适用于需要复杂任务编排的场景，可提升Agent决策的多样性。
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Omar Sar建议在使用Agent时，引入LLM Council（多个大语言模型组成的委员会）来获取建议，而非直接下指令。进一步可设置自动化循环，让一个主动Agent基于之前的会话历史预测并提出下一步行动。这种模式将控制权从“告诉Agent做什么”转向“询问Agent做什么”，并整合多模型输出来选择最佳路线。该技巧适用于需要复杂任务编排的场景，可提升Agent决策的多样性。
Same here. And if you are asking agents, consider using an LLM Council while you are at it. If you want to take it one step further, set up an automation/loop to have a proactive agent suggest smart actions/tasks ahead b…