優秀Agent智能體必學的幾種設計模式，一學就會

大家好，我是老渡。

昨天在公司聽了清華大學智慧產業研究院現場分享的AI醫院小鎮。

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這是一個虛擬世界，所有的醫生、護理師、病人都是由LLM驅動的Agent智能體，可以自主互動。它們模擬了整個診症看診的過程，在浸蓋主要呼吸道疾病的MedQA資料集子集上，實現了高達93.06%的最新準確率。

一個優秀的智能體，離不開優秀的設計模式。看完這個案例，我趕緊拜讀了吳恩達老師最近發表的 4 種主要的 Agent 設計模式。

吳恩達是人工智慧和機器學習領域國際上最權威的學者之一

#然後，趕快整理出來，跟大家分享一下。

模式一、反思（Reflection）

#在這個模式下，大模型第一次產生的結果並不會直接輸出，而是把結果重新丟給大模型讓其檢查、評估。

它會得到第二版本的結果，而這個版本的結果可能比第一版工作得更好。

用孔子的話說這叫「吾日三省吾身」。

在這個模式裡寫的具體Prompt可以運用我們之前分享幾個推理模式，如：少樣本(Few-shot)、思考鏈(CoT )、思考樹(ToT)、ReAct等等。

這個模式的核心目的是，在不借助外力的情況下，盡可能將大模型的推理能力發揮到極致。

模式二、工具使用（Tool Use）

#這個模式是讓智能體能夠利用外部工具執行特定的任務。

說白了就是「搖人，專業事交給專業人」。

大模型本質是文字預測，並沒有算數、執行程式碼等能力。遇到這些任務，我們可以讓大模型產生式子、程式碼，然後呼叫計算機、程式碼解釋器來完成。

這個模式的Agent有了外力的幫助，似乎可以變得更強大了。

模式三、規劃（Planning）

#這種模式是讓智能體將一個複雜任務分解成一系列簡單的小任務，然後逐一解決。

其實就是“要把大象放冰箱，攏共分幾步”，剛聽到這個問題是一臉懵逼，但當看到下圖的時候，一下子就豁然開朗了。

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模式四、多智能體協作（Multiagent Collaboration）

上一個模式的Agent將複雜任務拆解之後，自然而然就需要多個Agent各司其職，相互協作，共同完成複雜的任務。

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之前我們分享過一個開源AI程式設計師GPT Pilot，他的設計想法就是多Agent模式，模擬了產品經理、架構師、程式設計師、測試各種角色，完成軟體開發任務。

文章開頭介紹的AI醫院小鎮也是這個模式，後續我也會分享這個模式的實作案例。

以上是優秀Agent智能體必學的幾種設計模式，一學就會的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！