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【开发相关】5种大模型Agent模式
发表时间：2025-01-16 01:32:56 小编：油条
大模型中的5种AI Agent模式
在大模型中，AI Agent（人工智能代理）模式是一种重要的应用方式，可以从以下几个方面来理解：
1. 定义与概念
- AI Agent 是一个自主运行的智能体，它能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标。在大模型的背景下，AI Agent 是基于大规模预训练模型（如 GPT 等）构建的智能代理，能够利用模型的语言理解和生成能力来完成复杂的任务。
- 它类似于一个“智能助手”或“机器人”，但完全由软件实现，通过与用户交互或与其他系统交互来完成任务。
2. 核心特点
- 自主性：AI Agent 能够在一定程度上自主运行，根据输入的任务或指令，自动规划和执行操作，而不需要人类持续干预。例如，它可以自动分解任务、调用工具或资源来完成目标。
- 智能性：它基于大模型的强大语言理解能力，能够理解自然语言指令，并生成自然语言响应。这种智能性使其能够处理复杂的语言任务，如对话、写作、翻译等。
- 多模态能力（部分场景）：一些 AI Agent 还结合了多模态能力，能够处理文本、图像、语音等多种输入和输出形式。例如，它可以分析图像内容并生成描述，或者通过语音交互与用户沟通。
- 可扩展性：AI Agent 可以通过调用外部工具、API 或插件来扩展其功能。例如，它可以调用搜索引擎获取信息，或者调用日历应用来安排日程。
3. 工作原理
- 感知与理解：AI Agent 首先通过输入（如用户指令、环境数据等）感知外部信息，然后利用大模型的语言理解能力解析这些信息，确定任务目标。
- 规划与决策：在理解任务后，AI Agent 会根据内置的逻辑或通过调用外部工具来规划完成任务的步骤。例如，如果任务是“预订机票”，它会分解为查询航班、比较价格、选择航班、填写信息等步骤。
- 执行与反馈：AI Agent 按照规划的步骤执行操作，并将结果反馈给用户。如果任务未完成或出现问题，它会根据反馈调整策略，重新尝试或寻求帮助。
下面介绍5种常见的AI Agent模式：
1. 反射模式（Reflection Pattern）
核心流程：
- 用户输入：用户发起查询（Query），系统接收并生成初始响应（Initial output）。
- 生成与反思：
- LLM生成模块（红色电路图案）首先生成内容。
- 反思模块（橙色电路图案）对初始输出进行评估，生成反思后的结果（Reflected output）。
- 迭代优化：反思结果反馈至生成模块，循环优化输出质量。
- 特点：
- 强调自我迭代，通过内部反思提升生成内容的准确性和逻辑性。
- 适用于需要多次修正的场景（如创意写作、复杂问题解答）。
2. 工具使用模式（Tool Use Pattern）
核心流程：
- 用户查询通过LLM处理后，触发工具调用（Tool calling）。
- 外部工具整合：
- 向量数据库（Vector database）：提供数据检索支持。
- 工具与API（Tools & APIs）：执行具体操作（如计算、代码执行）。
- 生成响应：整合工具返回的结果，最终输出给用户（Response）。
- 特点：
- 扩展LLM能力边界，结合外部工具实现复杂功能（如数据分析、实时信息获取）。
3. ReAct模式（Reason + Act）
核心流程：
- 推理（Reason）：LLM分析用户查询，制定行动计划。
- 行动（Act）：调用工具（Tools）或与环境（Environment）交互（如操作数据库）。
- 结果处理：环境返回执行结果（Result），LLM生成最终响应（Response）。
- 特点：
- 结合推理与行动，适合动态任务（如机器人控制、多步骤问题求解）。
- 强调“思考-行动-观察”循环，类似人类问题解决过程。
4. 规划模式（Planning Pattern）
核心流程：
- 规划器（Planner）：将用户查询分解为多个子任务（Generated tasks）。
- 任务执行：由ReAct代理（ReAct Agent）逐个处理任务，判断是否完成（Finished?）。
- 结果整合：若任务未完成则继续执行，完成则汇总结果（Results）并生成响应。
- 特点：
- 适用于复杂、多步骤任务（如项目管理、长期计划制定）。
- 动态调整任务顺序，确保目标达成。
5. 多智能体模式（Multi-agent Pattern）
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核心架构：
- 角色分工：
- 项目经理代理（PM agent）：协调任务分配（Delegation）。
- 技术负责人（Tech lead agent）、开发运维（DevOps agent）、工程师（SDE agent）：各司其职，协作完成任务。
- 流程：用户查询由PM代理分配，代理间通过协作生成响应（Response）。
- 特点：
- 模拟团队协作，适合需多领域专家协同的场景（如软件开发、跨学科研究）。
- 代理间通过通信（虚线/实线箭头）共享信息，提升效率。
总结对比
这些模式展示了AI系统如何通过不同架构灵活应对多样化的需求，从单模块反思到多代理协同，体现了AI处理复杂问题的多样化策略。
