我想构建一个基于“AI+易经+禅悟”的智能体，应该如何开展工作？

感谢你耐心阅读这篇略显冗长的文章。让我们简单回顾一下，首先，我们讨论了什么是AI工作流。简单来说，就是把AI工具融入到工作里的各个环节中，为我们的工作来提效。然后，我们聊到了搭建AI工作流需要的三层能力：第一层，了解各种AI工具，知道每个AI工具的特点和用途。第二层，学会写提示词，这是很关键，决定你能不能把任务给AI说清楚。第三层，搭建AI智能体，让替代人工，使用多个AI工具协同工作，自动完成任务。接下来，我让AI帮我梳理出了这套搭建AI工作流和公众号工作流的SOP：

完成以上步骤之后，你的一个AI工作流就搭建出来了。开始尝试测试使用你搭建出来的这一套工作流了，一开始可能会有点不顺手，没关系，多试几次就熟练了。后面就是，根据你使用体验不断调整和优化你的AI工作流。哪个环节效果不好，就换个工具试试；哪个环节出现了更好的工具，那就这个环节的工具升级一下。这是搭建AI工作流的基础，也是最容易上手的部分。很简单，对吧，当你搭建完这一个AI工作流时，你一定会遇到问题，现成的AI工具，不好用。为什么不好用？因为可能是因为提示词写得不够好、可能是这个工具本身就不行。怎么办？去学习怎么写好提示词、去找更好用的AI工具啊，或者找个懂提示词的人帮你解决啊。接着，等你写提示词、换工具的问题你解决了，你可能又会觉得，这个工作流效率还是太低了，想着怎么搭建一个AI智能体来自动化完成一系列的任务。此时问题就是：怎么做一个AI智能体？同样的，去学习怎么制作智能体，或者找一个懂智能体的人帮你解决。

解决一个重要问题将是AGI的一个关键门槛，比如提醒假设的解决方案在哪里？我看不到。所以，对于到底发生了什么事情，真相是什么，我很想知道。所以我想你可以把x.ai的使命陈述重新制定为“到底发生了什么事情”。那是我们的目标。Toby Pohlen对于使命陈述来说，对我来说，还有一个很好的愿景方面，那就是，短期内，我们致力于更好地理解深度学习技术。但是我认为，在我们所做的每一件事情中，我们也应该始终记住，我们不仅仅是要构建，还要理解，所以追求科学是我们工作的基础，这也体现在我们的使命陈述中。Greg Yang是的，我还想补充一点，我们主要是在讨论如何创建一个非常聪明的智能体，可以帮助我们更好地理解宇宙。这绝对是我们的北极星。但从我的观点来看，当我在发现大型新网络的数学时，我也发现这里的数学实际上可以为我们对基本物理或其他现实的思考开辟新的方式，因为例如，一个没有非线性的大型神经网络，大致上对应于经典的随机矩阵理论，这与高能物理中的规范理论有很多联系。