四种智能体设计模式-和吴恩达学AI之一

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四种智能体设计模式-和吴恩达学AI之一

感谢B站,感谢吴恩达,知识平权和共享让我学到了最新的AI小知识。最顶级的AI科学家亲自讲授,果然令人神清气爽,好像看完全懂了。【AI大模型教程】

是不是全懂了?验证一下,自己重组和输出测试一下。

吴神总结了四种智能体设计模式,反思、工具、规划、多智能体工作流。

再复杂的应用就是灵活的、综合的使用四种设计模式。

先上原版:

1 反思

反思介绍的例子为2个LLM,一个负责写代码,一个负责找BUG,左右互搏,共同提高。

第二个LLM也可以替换为人、标准答案、反馈。

翻译一下如下图所示。

实验表明,有外部反馈的反思模式效果最好。

2 工具

工具的例子更简单,LLM调用一个工具,精确回答当前时间。

程序员都明白,工具就是函数调用,可以是无限多的组合工具箱,弥补智能体的专业能力欠缺。

3 规划

规划稍微难以理解,它和固定编排不一样的地方是LLM可以基于问题,动态调整问题解决的步骤。

示例为给定一个数据库表的基础上回答用户问题,提供多个SQL工具,但执行哪个语句,先后顺序不固定,LLM生成规划。

4 多智能体工作流

示例为写一个市场文案,几个智能体协作,执行研究者、图片设计者、文稿书写者几个角色,非常类似人类的分工协作。


以上为吴恩达原版说明和示例,以下为白中堂编排的智能体送外卖示例。

1. 反思 - “遇到问题及时调整”
  • 模式核心:检查当前状态和结果,与目标进行对比,如果发现偏差或问题,就调整行动或计划。
  • 外卖员例子
  • 反思:“糟了,按原计划走会超时。”
  • 行动:立刻重新规划路线,绕开堵点。
  • 智能体行为:持续监控(“路堵了吗?用户联系上了吗?”),与预期(“准时送达”)对比,如果不符合,就触发新的“规划”和“工具使用”。
2. 工具 - “路上用的各种装备”
  • 模式核心:自己做不到的事情,就调用外部工具来帮忙。
  • 外卖员例子:在执行“规划”好的路线时,外卖员会频繁使用工具:
  • 导航APP:实时告诉他下一步该怎么走,这是最重要的工具。
  • 电动车:这是他的基础交通工具。
  • 智能体行为:智能体本身没有“地图数据”或“通讯能力”,但它可以调用地图API、发送消息API等“工具”来完成任务。
3. 规划 - “出发前先看导航”
  • 模式核心:在行动之前,先思考,制定一个分步骤的计划。
  • 外卖员例子:外卖员接到订单后,不会立刻骑车乱冲。他会先做规划:
  • 步骤1:查看商家位置和用户地址,了解整体情况。
  • 步骤2:打开地图APP,规划出最优骑行路线(哪条路不堵车,哪个红绿灯少)。
  • 步骤3:估算时间,心想:“我先去A店取餐,然后走B路,大概20分钟能送到。”
  • 智能体行为:将大目标(送餐)分解为一系列可执行的小任务(取餐 -> 路线A -> 路线B -> 送达),形成一个行动计划。
4. 多智能体工作流 - “不是一个人在战斗”
  • 模式核心:多个各司其职的智能体通过协作,共同完成一个复杂任务。
  • 外卖员例子:送餐这个任务,其实背后是一个团队:
  • 调度智能体:负责把新订单分配给最合适的外卖员(你)。
  • 导航智能体:专门负责提供和优化路线规划。
  • 客服智能体:如果外卖员(你)上报“用户联系不上”,这个智能体可能会自动拨打用户电话,或介入处理。
  • 外卖员智能体:负责执行最后的取餐和送达物理操作,并与其它智能体沟通。
  • 智能体行为:多个智能体像一支球队,有前锋、中场、后卫。他们通过传递“信息”(如订单信息、位置信息、问题上报)来协同工作,最终赢得比赛(完成送餐)。

一个强大的AI智能体,很少只使用一种模式,它更像这个外卖员,善于规划、懂得用工具、会复盘反思、并能与同伴与系统协作