一、嵌入模式：适合需要AI辅助但依赖人工决策的场景
1、 模式概述
2、工作流程
设立目标： 项目开始时，由人类设定明确的目标和任务。
任务执行： 在执行任务时，人类承担大部分工作，AI则根据任务需求提供相关建议或辅助。例如，AI可以帮助提供数据分析、生成报告草案或进行某些重复性工作的自动化处理。
结果确认： 最终的任务结果由人类审查和确认，AI仅起到辅助作用。
3、适用场景
法律分析： AI可以分析大量法律文档，提供相关条文建议，但最终法律决策依然由人类律师作出。
数据报告生成： AI可以根据数据生成初步报告或可视化图表，但最终的商业决策仍由人类领导者完成。
4、项目实施建议
二、Copilot模式：适合人机协作、需要实时调整的复杂任务
1、模式概述
2、工作流程
目标设定： 人类设定项目目标，并将AI作为合作伙伴融入到工作流中。
任务执行： 人类与AI共同执行任务。AI可以代替人类执行某些步骤，例如代码编写、数据处理等。当AI完成任务时，人类可以对其结果进行检查与调整。如果AI的执行结果存在偏差，双方可以实时调整合作内容。
反馈与调整： 在整个工作过程中，AI可以根据反馈调整自己的执行方式，以确保最终结果更加准确。
3、适用场景
软件开发： AI可以与开发者合作，编写代码、进行调试，减少重复性劳动，并提高开发效率。
内容创作： 在撰写文章或创作内容时，AI可以与创作者共同协作，提供写作建议或部分草稿，帮助创作者更快速地完成工作。
4、项目实施建议
三、AI Agent模式：适合任务复杂且需要高度自主化的场景
1、模式概述
2、工作流程
目标设定： 人类设定项目目标，明确工作方向。
任务分解与执行： AI自主根据目标拆解任务，并选择合适的工具和方法进行任务的执行。例如，它可以根据需求自动选择数据处理工具，或自动进行模型训练与推理。
资源提供与监控： AI在执行过程中会自行调配资源，并实时监控任务进展。
结果反馈： 最终的结果由AI自动汇总并反馈给人类，人类对结果进行审核与调整。
3、适用场景
自动化运营： AI可以自主管理企业的某些运营任务，如供应链管理、客户服务等，大大减少人工干预。
金融交易： AI可以根据市场数据自动进行交易策略的调整与执行，减少交易中的人为干扰。
4、项目实施建议
四、总结：如何选择合适的LLM应用模式
嵌入模式适合那些依赖人工决策、需要AI提供辅助建议和信息的场景，特别是对AI能力需求不高的项目。
Copilot模式适合需要人机协作的项目，尤其是在复杂且需要频繁调整的任务中，AI与人类协同工作可以提高效率。
AI Agent模式则适合那些需要高度自动化和AI自主执行的项目，适用于复杂且重复性的工作流程，能够大幅度减少人类的干预。
