4 种主流Agent 设计模式及应用场景
4 种主流Agent 设计模式及应用场景
AI Agent是一种能够在一定程度上自主执行任务、做出决策并与环境交互的人工智能系统。与传统人工智能模型相比，AI Agent通常被设计为更加灵活和适应性强的实体，它们能够理解复杂的指令，甚至在没有明确编程的情况下解决问题。
AI Agent 概述
AI Agent 是一种人工智能系统，它能够在一定程度上自主地执行任务、做出决策并与之交互。
与传统的人工智能模型相比，AI Agent 通常被设计为更加灵活和适应性强的实体，它们能够理解复杂的指令，甚至在没有明确编程的情况下解决问题。
Agent 通过迭代的对话和反思过程，能够自我改进和优化输出，从而在多种应用场景中提供更加精准和个性化的服务。
随着技术的进步，AI Agent 的能力正在不断扩展，预示着未来它们将在自动化、数据分析、用户体验优化等领域发挥更加关键的作用。
今天很多人使用LLM的习惯，通过一个非 Agent 型的workflow工作流，输入一个提示，大模型生成一个回答（零样本提示）。
在 AI Agent 的使用中，用户给 AI 一个任务，AI 在没有任何额外信息或提示的情况下尝试完成这个任务。
例如，如果用户要求 AI 编写一个特定功能的代码，zero-shot 提示意味着 AI 需要在没有任何进一步指导或迭代的情况下立即生成正确的代码。
Agent 型工作流，通过多次迭代工作流完成任务。如上图所示。
Agent 主流的设计模式有：
吴恩达教授在红杉美国 AI 峰会上谈到有 4 种主要的 Agent 设计模式：
- Reflection：让 Agent 审视和修正自己生成的输出；例如，可以让 Agent 生成代码，然后再让同一个 Agent 检查和改进这段代码。
- Tool Use：LLM 生成代码、调用 API 等进行实际操作；这种模式已经有一定的成熟度和可靠性。
- Planning：让 Agent 分解复杂任务并按计划执行；吴恩达教授通过一个例子说明了规划模式的强大之处，即生成一张特定姿势的女孩图片，Agent 需要通过多个步骤来完成这个任务，包括确定姿势、找到模型、合成图像等。
- Multiagent Collaboration：多个 Agent 扮演不同角色合作完成任务；例如，一个 Agent 作为代码编写者，另一个作为代码审查者，通过合作提高代码质量。
Reflection 设计模式
概述
Reflection（反思）设计模式是AI智能体工作流中的一种策略，它允许智能体（如大型语言模型LLM）检查自己的输出并提出改进方法。核心在于迭代和对话式的交互，与传统的一次性输出不同，反思模式通过多次的自我评估和修改，逐步构建更高质量的输出。
背景
智能体不仅仅是执行命令的工具，而是可以通过自我反思和迭代学习来提升性能和输出质量的实体。这种设计模式的提出，反映了AI从静态响应向动态、自适应系统的转变，强调了智能体在处理复杂任务时的自学习能力和适应性。
案例
- 代码编写与审查：在编程领域，LLM可以生成代码片段来执行特定任务。通过反思模式，LLM可以在生成代码后，再次审视代码的正确性、风格和效率，并提出改进意见。例如，如果LLM生成了一个函数，它可以被提示重新检查这个函数，并提出如何改进它的建议。
- 文本生成与编辑：在撰写文章或报告时，LLM可以先生成初稿，然后通过反思模式，对文本进行自我评估和修订。这可以帮助LLM发现和修正错误，提高文本的质量和可读性。
- 问题解决与决策：在面对复杂问题时，LLM可以通过反思模式，提出解决方案，然后对这些方案进行评估和优化。这种方法可以帮助智能体更好地理解问题，提出更有效的解决策略。
- 多智能体协作：在多智能体系统中，不同的智能体可以扮演不同的角色，例如一个负责生成解决方案，另一个负责评估和提出改进意见。通过这种协作和反思过程，可以推动整个系统的决策和执行过程向更高层次发展。
复现
以下是一个基本的提示词框架，可以应用于Reflection设计模式：
- 任务理解 (Task Understanding)
- 任务描述：请描述你被分配的任务是什么？
- 目标明确：这个任务的最终目标是什么？
- 关键点识别：任务中有哪些关键点需要特别注意？
- 初步执行 (Initial Execution)
- 方法选择：你打算采用什么方法来执行这个任务？
- 初步结果：执行后得到了什么样的初步结果？
- 结果评估：这个结果是否符合预期？如果不符合，差距在哪里？
- 反思与评估 (Reflection and Evaluation)
- 优点分析：在初步执行中，哪些方面做得好？
- 不足识别：哪些方面存在问题或可以改进？
- 改进策略：针对不足之处，你打算如何进行改进？
- 改进实施 (Improvement Implementation)
- 改进措施：具体将采取哪些措施来改进任务执行？
- 二次执行：经过改进后，再次执行任务的结果如何？
- 效果对比：与初次执行相比，改进措施带来了哪些变化？
- 结果总结 (Result Summarization)
- 最终成果：最终完成任务的结果是什么？
- 学习点总结：从整个过程中学到了哪些宝贵的经验？
- 未来应用：这些经验将如何帮助你在未来的任务中表现得更好？
Tool Use 设计模式
左边：Copilot 的截图，右边：GPT-4 截图
事实证明，LLM的外部工具不仅限于数据分析、搜索引擎、个人生产力、图像处理等。
概述
Tool use（工具使用）设计模式是AI智能体工作流中的一种策略，它指的是智能体（如大型语言模型LLM）利用各种工具来增强自己的功能，包括但不限于网络搜索、代码执行、数据分析等，以帮助其收集信息、采取行动或处理数据3。
这种模式的核心在于扩展智能体的能力，使其能够更加高效和精准地完成任务。
背景
为了使智能体能够更好地适应复杂多变的任务需求，研究者和开发者开始探索如何让智能体不仅仅依赖于内置的知识库，而是能够主动利用外部工具和资源。
Tool use设计模式应运而生，它强调智能体的自主性和适应性，通过与外部工具的交互，提升智能体的问题解决能力和工作效率。
应用案例
- 代码自动生成与优化：在软件开发中，智能体可以通过Tool use模式调用代码生成工具，如GitHub Copilot3，自动生成代码片段或提供代码建议，从而加速开发过程并提高代码质量。
- 数据分析与可视化：智能体可以利用数据分析工具，如数据可视化库或在线数据分析服务，对收集到的数据进行处理和分析，生成直观的图表和报告，帮助用户更好地理解数据内容和趋势。
- 智能搜索引擎：通过Tool use模式，智能体可以集成搜索引擎的功能，不仅提供简单的关键词搜索，还能进行语义理解和智能推荐，为用户提供更加精准和个性化的搜索结果。
- 自动化测试与调试：在软件测试领域，智能体可以调用自动化测试工具，执行单元测试、集成测试等，及时发现并修复代码中的错误，提高软件的稳定性和可靠性。
- 智能助手与自动化流程：在企业运营中，智能体可以结合各种办公自动化工具，如日程管理、邮件处理、项目管理等，帮助员工提高工作效率，减少重复性劳动。
复现
coze支持插件的调用。
链接：https://www.coze.cn/store/plugin
Planning 设计模式
概述
Planning（规划）设计模式是AI智能体工作流中的一种策略，它允许智能体分解复杂任务并按计划执行。
核心在于将一个大的、复杂的任务分解成多个小的、可管理的子任务，并通过预先规划的步骤来逐一完成这些子任务，最终实现整个任务的目标。
背景
为了处理更加复杂和动态的任务，智能体需要具备更高级的执行策略。
传统的AI模型可能在处理简单任务时表现良好，但在面对需要多步骤、长期规划的任务时，其性能往往受限。
规划模式应运而生，它借鉴了人类在面对复杂问题时的解决策略，即通过规划和执行一系列的行动步骤来达成目标。
应用案例
- 自动化内容创作：在媒体和内容创作领域，智能体可以使用规划模式来生成文章或报告。例如，智能体首先确定文章的主题和结构，然后收集相关信息和数据，接着撰写各个部分，最后进行编辑和校对，以确保内容的质量和准确性。
- 智能项目管理：在项目管理中，智能体可以通过规划模式来协助项目团队。它可以帮助定义项目目标、分解任务、分配资源、制定时间表，并监控项目进度，确保项目按计划进行。
- 机器人路径规划：在机器人技术中，智能体可以使用规划模式来导航和路径规划。例如，一个送货机器人需要规划从起点到终点的最优路径，同时避开障碍物，并根据实时环境变化调整计划。
- 智能教育系统：在教育领域，智能体可以利用规划模式来设计个性化的学习计划。它可以根据学生的学习进度、兴趣和能力，制定合适的学习目标、课程内容和练习任务，帮助学生高效学习。
- 复杂问题解决：在科学研究或工程设计中，智能体可以通过规划模式来解决复杂问题。它可以通过模拟实验、分析数据、优化方案等步骤，逐步逼近问题的解决方案。
复现
以下是一个基本的提示词框架，可以应用于Planning设计模式：
- 任务定义 (Task Definition)
- 目标设定：请明确任务的最终目标是什么？
- 任务描述：请详细描述需要完成的任务。
- 约束条件：任务完成过程中有哪些限制或约束条件？
- 子任务分解 (Subtask Decomposition)
- 关键步骤识别：任务可以分解为哪些关键步骤？
- 优先级排序：这些步骤应如何排序以优化执行流程？
- 资源分配：每个子任务需要哪些资源或技能？
- 计划制定 (Plan Formulation)
- 行动方案：为每个子任务制定具体的行动方案。
- 时间规划：为每个子任务设定合理的时间表。
- 风险评估：评估计划中可能遇到的风险和挑战。
- 执行监控 (Execution Monitoring)
- 进度跟踪：如何跟踪每个子任务的进度？
- 问题应对：遇到计划之外的问题时，如何应对和调整？
- 反馈循环：如何收集执行过程中的反馈并用于改进计划？
- 评估与调整 (Evaluation and Adjustment)
- 结果评估：子任务完成后，如何评估结果？
- 计划调整：根据评估结果，是否需要对剩余任务的计划进行调整？
- 经验总结：从已完成的子任务中总结经验教训。
- 任务完成 (Task Completion)
- 总结报告：任务完成后，编写总结报告，包括成功的地方和改进的空间。
- 后续行动：基于本次任务的经验，规划未来的行动或任务。
Multiagent Collaboration 设计模式
左边是一篇名为 ChatDev 的论文的截图
ChatDev 拟作一个由多智能体协作运营的虚拟软件公司，在人类“用户”指定一个具体的任务需求后，不同角色的智能体将进行交互式协同，以生产一个完整软件（包括源代码、环境依赖说明书、用户手册等）。这一技术为软件开发自动化提供了新的可能性，支持快捷高效且经济实惠的软件制作，未来将有效地将部分人力从传统软件开发的繁重劳动中解放出来。
概述
Multiagent Collaboration（多智能体协作）设计模式是指在一个系统中，多个智能体（Agent）通过合作来共同完成复杂任务的策略。
基本理念是，通过智能体之间的分工与合作，可以更有效地解决问题，提高整体的工作效率和任务完成的质量。
在多智能体系统中，每个智能体都具有特定的角色和功能，它们通过交流和协作来实现共同的目标。
背景
单一的智能体在处理更加复杂和动态的现实世界任务时，单一智能体的局限性开始显现。为了克服这些局限性，研究者和开发者开始探索多智能体系统，通过智能体之间的协作来扩展系统的能力。
多智能体协作设计模式的提出，受到了人类社会合作机制的启发。在人类社会中，个体通过合作和分工来完成超出个人能力范围的任务。多智能体系统通过模拟这种合作机制，使得每个智能体可以专注于自己擅长的领域，同时与其他智能体协作，共同解决问题。
应用案例
- 软件开发：在软件开发领域，多智能体系统可以模拟不同的开发角色，如架构师、开发人员、测试人员等，通过协作完成软件项目的各个阶段。例如，一个智能体负责编写代码，另一个负责代码审查和测试，而另一个则负责文档编写和用户支持。
- 法庭模拟：在法律领域，多智能体系统可以模拟法庭审判过程，其中不同的智能体扮演律师、法官、证人等角色，通过交互和辩论来模拟案件审理过程，从而为法律教育和研究提供支持。
- 智能客服：在客户服务领域，多智能体系统可以提供更加个性化和高效的服务。例如，一个智能体负责理解用户的问题，另一个负责提供解决方案，而另一个则负责跟进用户的反馈和满意度。
- 自动化内容创作：在媒体和内容创作领域，多智能体系统可以协作生成文章、视频或其他类型的内容。每个智能体可以负责内容创作的一部分，如撰写、编辑、设计等，最终通过协作完成高质量的作品。
- 复杂问题解决：在科学研究和工程设计中，多智能体系统可以模拟专家小组的工作方式，通过智能体之间的协作和知识共享，解决复杂的科学问题或设计挑战。
复现
ChatDev是由面壁智能公司最新推出的基于“大模型+Agent”的智能软件开发平台。该平台的核心特点是利用大型语言模型（LLM）和多智能体（Agent）的协作，使得用户仅需通过输入自然语言描述需求，就能够生成和创建可运行的软件。
ChatDev通过模拟现实世界的运营方式，创建了一个虚拟的软件公司环境。在这个环境中，各种智能体扮演不同的角色，如首席执行官、首席产品官、首席技术官、程序员、代码评审员、测试员、美术设计师等，模仿现实世界的软件开发流程进行协作。
ChatDev覆盖了软件开发的全流程，从需求分析、界面设计，到代码编写、软件测试和应用发布，提供了一站式的解决方案。