4种革新性AI Agent工作流设计模式全解析

embedded/2025/1/12 13:05:43/

文章目录

    • 导读:
      • AI Agent的四种关键设计模式如下:
        • 1. 反思
        • 2. 工具使用
        • 3. 规划
        • 4. 多Agent协作
      • 总结
        • 内容简介:

导读:

AI Agent是指能够在特定环境中自主执行任务的人工智能系统,不仅接收任务,还自主制定和执行工作计划,并在过程中不断自我评估和调整,类似于人类在创造性任务中的思考和修正过程。AI Agent的四种关键设计模式是实现高效执行复杂任务的基础,共同构成了AI Agent的能力框架。本文将深入解析这四种关键设计模式

AI Agent的四种关键设计模式如下:

反思:LLM检查自己的工作,以提出改进方法。
使用工具:LLM使用网络搜索、代码执行或任何其他功能来帮助收集信息、采取行动或处理数据。
规划:LLM提出并执行一个多步骤计划来实现目标。
多智能体协作:多个 AI 智能体一起工作,分配任务并讨论和辩论想法,提出比单个智能体更好的解决方案。

1. 反思

如图1所示,反思模式允许AI Agent在完成任务后对自身的输出进行再次审视和评估。在这种模式下,AI Agent不仅能执行任务,还能像人类专家一样,对自己的工作进行批判性思考。

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案例:

AI Agent可能会生成一段代码,然后根据预设的标准或反馈,自我检查代码的正确性、效率和结构,并提出可能的改进措施。这种自我监督和修正的能力,使得AI Agent在执行任务时能够不断提高准确性和效率。

2. 工具使用

工具使用如图2所示,它赋予AI Agent使用外部工具和资源的能力,以此来扩展其功能和提高生产效率。该模式下,AI Agent可以搜索网页、生成和运行代码、分析数据等,利用各种工具来收集信息、执行操作。

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案例:

AI Agent可能会使用图像处理工具来分析和处理图像数据,或者调用API来获取和整合外部信息。这样的能力使得AI Agent不再局限于内置的知识库,而是能够与外部系统交互,从而更好地适应多变的任务需求。

3. 规划

规划模式强调AI Agent在面对复杂任务时,能够进行系统性的规划和步骤分解。如图3所示,AI Agent不仅能够理解任务的整体目标,还能够制定出详细的行动计划,并按照计划逐步推进任务流程。该模式下,AI Agent能够展现出类似人类的前瞻性和策略性思维。例如,AI Agent可能会在进行项目管理时,先确定项目的主要里程碑,然后为每个里程碑制定具体的执行步骤和时间表,确保项目能够有序进行。
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案例:

AI Agent可以根据给定的目标自动规划出实现路径,比如在开发一个新项目时,它能够规划出研究、设计、编码、测试等一系列步骤,并自动执行这一计划,甚至在遇到问题时重新规划以绕过障碍。

4. 多Agent协作

Agent协作突出了多个AI Agent之间的合作和协调。如图4所示,在这种模式下,每个AI Agent都可以扮演特定的角色,并与其他AI Agent共同协作以完成复杂的任务。这种合作可以模拟真实世界中的团队工作流程,通过代理间的互补和协同作用,提高整体的执行效率和创新能力。
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案例:

在一个开源软件开发项目中,一个AI Agent可能负责编写代码,另一个AI Agent则负责代码审查和测试,通过这样的分工合作来共同推动项目的成功完成。

总结

AI Agent智能工作流在多个行业中展现出实际应用的巨大潜力,这些智能体在编程、研究和多模态任务处理等领域的应用,智能体工作流将在未来几年内极大扩展AI的能力边界。无疑,这四种设计模式的结合使用,不仅能够提升AI Agent在单个任务中的执行能力,还为它在更广泛的应用场景中进行协作和创新提供了可能。随着这些模式的进一步发展和完善,AI Agent将在未来的工作流程中发挥更加关键的作用,推动各行各业向智能化转型。

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作者简介:
王吉伟,AIGC领域的资深观察家、分析师和布道者,对AI Agent的发展和应用等有系统的梳理和深入的思考。目前重点研究AIGC、AI Agent及超自动化在各行业的落地应用与创业创新,作品遍布各大内容平台、学术网站及杂志。《一本书读懂AI Agent:技术、应用与商业》作者
文章来源:IT阅读排行榜
本文摘编自《一本书读懂AI Agent:技术、应用与商业》,王吉伟 著,机械工业出版社出版,经出版方授权发布,转载请标明文章来源。

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本文来源:原创,图片来源:原创
责任编辑:王莹,部门领导:宁姗
发布人:白钰


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