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Feb 1, 2025 03:30 PM
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AI Agent 的构建方法和模式：
1. 核心观点
- 简单性优先：文章强调在构建 AI Agent 系统时，应优先考虑简单性和可组合性，而非追求过于复杂的框架和专用库。
- 逐步增加复杂性： 只有在简单的解决方案无法满足需求时，才应逐步增加系统的复杂性。
- 有效性胜于复杂性：成功的 LLM 应用不在于构建最复杂的系统，而在于构建最适合需求的系统。
- 测试和迭代： 构建 LLM 功能的关键在于测量性能并迭代实现。
- 重视工具设计：工具是 Agent 与外部环境交互的关键，其定义和规范应与整体提示工程一样受到重视。
2. 基本构建模块
- 增强型 LLM (Augmented LLM)：将 LLM 与检索、工具和记忆等增强功能结合使用，是 Agent 系统的基本构建模块。
3. 工作流模式
文章介绍了以下几种常见的 Agent 工作流模式，并强调应根据任务需求选择合适的模式：
- 编排器-工作者 (Orchestrator-Workers)：一个编排器 Agent 将任务分配给多个工作者 Agent 并协调其工作。
- 适用于需要并行处理或专业化任务的场景，例如编码或信息检索。
- 评估器-优化器 (Evaluator-Optimizer)：一个 LLM 生成响应，另一个 LLM 提供评估和反馈，通过迭代循环改进输出。
- 适用于有明确评估标准且迭代改进有价值的场景，例如文学翻译或复杂搜索任务。
- 自主 Agent (Autonomous Agent)：Agent 从用户接收指令后，独立进行规划和操作，并在执行过程中获取环境反馈，需要一定的信任度。
- 适用于开放式问题和无法预测步骤的场景，例如代码问题的解决和计算机使用。
4. Agent 的关键特性
- 理解复杂输入：Agent 需要能够理解用户的复杂指令和任务目标。
- 推理和规划能力：Agent 需要具备推理和规划能力，以便自主完成任务。
- 可靠地使用工具：Agent 需要能够可靠地使用各种工具与外部环境交互。
- 错误恢复：Agent 需要能够从错误中恢复并继续执行任务。
- 透明性：Agent 的规划步骤应明确展示，以提高可理解性和信任度。
- 明确的 Agent-计算机接口 (ACI)：通过文档和测试来确保工具的清晰性和可靠性。
5. 多 Agent 系统
- 模块化、专业化、控制：将应用分解为多个独立的 Agent，可以提高系统的模块化程度，实现专业化分工，并更好地控制 Agent 之间的通信。
- 通信机制：Agent 之间可以通过图状态或工具调用进行通信。
- 状态管理：Agent 可以通过共享消息列表或定义不同的状态模式进行协作。
- 任务调度：使用 LangGraph 可以明确定义 Agent 的控制流和调用顺序，或使用
Command对象来实现动态控制流。
6. Agent 的应用场景
文章列举了 Agent 在实践中的两个应用案例：
- 客服 Agent：通过交互式对话和问题解决来提供支持，并根据用户反馈不断改进。
- 代码 Agent：可以自主解决代码问题，并使用自动化测试进行验证，但需要人工审查以确保与系统需求一致。
7. 工具设计原则
- 工具定义：工具定义应与整体提示工程一样受到重视。
- 绝对路径：使用绝对文件路径可以避免在工具调用中出现错误。
- 清晰的文档：工具文档应详细说明其功能和使用方法。
8. 注意事项
- 成本：自主 Agent 的成本较高，且可能出现累积错误。
- 安全性：自主 Agent 需要在沙箱环境中进行广泛测试，并设置适当的保护措施。
总结
"Building effective agents" 这篇文章的核心思想是：构建高效的 AI Agent 系统，应从简单的构建模块开始，逐步增加复杂性，并根据任务需求选择合适的工作流模式。同时，要重视工具设计和迭代优化，确保 Agent 的可靠性和有效性。 这篇文章为开发者提供了实际可操作的指导，强调了在实际应用中保持简单性和灵活性。
