吴恩达在演讲中提到，现在大多数人使用大语言模型的方式是输入提示词，然后生成答案，类似于让一个人一气呵成地写文章。然而，有AI智能体的工作流可能会更加高效。让AI或大语言模型写文章提纲，查找信息，写初稿，修改，反复迭代，效果可能会更好。他强调，这种工作流的效果让人感到惊讶。
他举例说明了团队分析数据时使用AI智能体工作流的案例，以及GPT-3.5和GPT-4在零样本提示下的正确率对比。他指出，通过将AI智能体工作流应用于GPT-4，效果可能会比GPT-4本身更好，这对我们构建应用程序的方式将产生重大影响。
吴恩达还谈到了AI智能体中的常见设计模式，包括反思、工具使用、规划和多智能体协作。他认为，这些设计模式如果能应用到工作中，将会提升AI效果。他特别强调了多智能体协作的重要性，指出让多个模拟的AI智能体协同工作是一个非常强大的设计模式。
最后，吴恩达展望了人工智能未来的发展，预计AI能够完成的任务将大幅扩展，这得益于智能体工作流的影响。他呼吁人们学会耐心等待AI智能体的回应，并指出快速生成token是一个重要的趋势。他期待着未来的AI模型，认为通过在早期模型上使用智能体和推理，我们可能会提前达到GPT-5的效果。
吴恩达在演讲中强调，通向通用人工智能的道路更像是一段旅程，而不是一个目的地。他认为智能体工作流可能帮助我们在这个非常长的旅程上迈出一小步。通过不断探索和应用新的技术，我们或许能更快地实现人工智能的发展目标。