前4個代理AI設計模式

AI模型的自主學習能力：超越編程語言的學習方式

學習是一個持續的過程，無論是對人類還是AI模型而言。然而，一個經常出現的問題是，這些AI模型能否像人類一樣自主學習？根據最新的發展——它們可以。為了更好地理解這一點，讓我們回到大學時代，當時C 、Java和Python是我們精通計算機科學需要掌握的主要編程語言。學習這些語言需要理解語法、語義、實際應用和問題解決。因此，為了熟練掌握這些語言，我們進行了持續的練習（或者可以說接受了訓練）。此外，我們也從同學和教授那裡學到了很多東西，對吧？同樣，正如人類可以從自身的思考、專業知識和其他媒介中學習一樣，大型語言模型(LLM)或許也可以。

然而，無論是對人類還是LLM來說，獲得專業知識或成為某一領域的專家都是一段艱辛的旅程。我們了解人類的學習過程和推理能力，以及它們在決策和完成任務方面的能力，但LLM的訓練過程是什麼樣的呢？

我可以這麼說：

1. 首先是LLM的預訓練：在此步驟中，您幫助模型學習模式，例如語法、句子結構，甚至單詞和概念之間的關係。
2. 指令微調（或微調）：為了微調模型，使用包含指令示例和所需響應的精選數據集。
3. 基於人類反饋的強化學習(RLHF)：人類評估者對模型的響應進行排名，這被進一步用於改進模型與用戶期望的一致性。

這說得通，對吧？但是，如果我們構建一個自主工作流程來讓模型學習並在獨立進行所有檢查的同時給出輸出，會怎麼樣呢？這就像擁有一個可以完成所有工作而無需任何人工干預的私人助理。此外，在本文中，我們將討論用於構建AI系統的4種自主AI設計模式。

• 什麼是自主AI反思模式？
• 什麼是自主AI工具使用模式？
• 什麼是自主AI規劃模式？
• 什麼是自主AI多智能體模式？

概述

• 本文討論了AI模型，特別是像GPT這樣的大型語言模型(LLM)，如何通過採用模擬人類迭代式問題解決的自主工作流程來自主學習。
• 自主工作流程通過逐步細化任務來增強AI性能，這類似於人類如何反複檢查和改進他們的工作以獲得更好的結果。
• 介紹了四個關鍵的自主設計模式——反思、工具使用、規劃和多智能體協作——作為使AI系統更自主和更有能力的策略。

目錄

• 概述
• 什麼是自主設計模式？
• 自主設計模式：評估
• 您必須知道的4種自主設計模式
  • 反思模式
  • 工具使用模式
  • 規劃模式
  • 多智能體模式
• 結論
• 常見問題

什麼是自主設計模式？

自主設計模式被引入作為使LLM更自主的解決方案。與其只向模型提供一個提示並期望得到最終答案（例如一次性撰寫一篇論文），不如採用類似代理的方法，即逐步多次提示LLM。每個步驟都會改進任務，模型會迭代地改進其輸出。

為了更好地理解這一點，讓我們這樣來看：

當我們在零樣本模式下提示LLM時，就像要求某人一口氣寫一個故事而不進行修改一樣。 LLM在這方面做得很好，但它們可以做得更好。通過使用類似代理的工作流程，我們可以逐步多次提示LLM。每個步驟都建立在之前的步驟之上，從而改進響應。可以把它想像成要求LLM多次檢查文章，並在每次檢查中進行改進。

每個步驟的意思是：

讓我們以使用自主工作流程編寫代碼為例：

1. 計劃代碼的大綱：將任務分解成更小的模塊或函數。
2. 收集信息和內容：研究庫、算法或現有解決方案。如有需要，請進行網絡搜索或查看文檔。
3. 編寫代碼的初稿：實現基本功能，重點放在結構而不是完美上。
4. 檢查代碼是否存在低效或錯誤：檢查是否存在不必要的代碼、錯誤或邏輯缺陷。
5. 修改代碼：重構、優化或添加註釋以提高清晰度。

重複此過程，直到代碼高效且簡潔。

通過允許模型獨立完成這些步驟，自主設計模式增強了類似人類的推理和效率。這類似於人類如何分解複雜的任務，收集信息，進行改進，並迭代直到最終結果令人滿意。現在，讓我們詳細了解自主設計模式。

自主設計模式：評估

Andrew Ng在Deeplearning.ai上分享的一封信中分析指出，AI驅動的代碼生成取得了進展，尤其關注GPT-3.5和GPT-4等模型的性能。評估的重點是這些模型在廣為人知的HumanEval編碼基準測試中的能力，這是一個評估算法編寫代碼能力的常用標準。

提供的數據顯示了使用AI代理的AI編碼能力的演變。 GPT-3.5在零樣本設置（即沒有任何先驗示例）中進行測試時，其正確率為48.1%。同樣在零樣本方式下評估的GPT-4表現出顯著的改進，成功率為67.0%。然而，分析中突出的是，將這些模型集成到迭代代理工作流程（自主工作流程）中如何大幅提高了它們的性能。當GPT-3.5被包含在這樣的代理循環中時，其準確率飆升至令人印象深刻的95.1%，遠遠超過其基線，甚至接近人類水平的編碼能力。

這一發現強調了迭代工作流程（自主工作流程）在增強AI模型性能方面的變革潛力，表明AI輔助編碼的未來可能更多地依賴於這些更先進、更具適應性的框架，而不是僅僅依賴於模型大小或架構的改進。

但是，哪些自主設計模式完成了對AI系統的自主權的委派，使它們能夠更獨立、更有效地行動呢？這些模式構建AI代理以執行任務、做出決策以及與其他系統進行更類似於人類和更自主的方式進行溝通，最終創建既精明又可靠的應用程序。

您必須知道的4種自主設計模式

在自主AI和關鍵設計模式中，了解每種模式如何賦能大型語言模型(LLM)如GPT更自主和有效地運行至關重要。這些設計模式通過鼓勵自我評估、工具集成、戰略思維和協作來突破AI的局限性。讓我們探索四個重要的自主設計模式，這些模式塑造了這些模型如何運行和執行複雜任務。

以下是自主設計模式的類型：

1. 反思模式

反思模式側重於提高AI評估和改進自身輸出的能力。想像一下，一個LLM像人類審稿人一樣審查其生成的內容或代碼，識別錯誤、差距或需要改進的領域，然後提出改進建議。

這種自我批評循環並不局限於單次迭代。 AI可以根據需要重複反思過程多次，以獲得改進的、完善的結果。例如，如果任務是編寫軟件，LLM可以生成初始版本，批評其自身的邏輯和結構，並修改代碼。反思的迭代性質隨著時間的推移會產生更強大、更可靠的輸出。

這種模式在需要精確度的任務中特別有用，例如內容創建、問題解決或代碼生成。採用這種方法可以通過自我引導的更正來提高模型的準確性和可靠性。

一個有趣的例子是自反思RAG。 SELF-RAG是一個旨在通過將檢索和自反思集成到文本生成過程中來提高語言模型的質量和事實準確性的框架。傳統的檢索增強生成(RAG)模型通過結合相關的檢索到的段落來增強響應，但通常會檢索固定數量的文檔，而不管其相關性如何，這可能會引入噪聲或不相關的內容。 SELF-RAG通過一種自適應方法解決了這些限制，這種方法根據生成的內容動態檢索信息，並使用反思標記來評估生成的質量。

SELF-RAG如何使用反思？

SELF-RAG通過“反思標記”結合自反思機制，“反思標記”用於評估文本生成的各個方面，例如相關性、支持和整體效用。在生成過程中，模型會評估是否需要檢索，並通過在不同階段批評自己來評估生成內容的質量。

以下是便於理解的圖表：

• 傳統RAG首先檢索固定數量的文檔，而Self-RAG會根據正在生成的內容動態執行檢索。
• Self-RAG評估多個生成的片段，批評其質量，並選擇性地組合最準確的信息。
• Self-RAG的迭代過程能夠逐步改進生成，提高輸出的準確性和相關性。

簡而言之，Self-RAG增加了一層額外的自我反思和改進，從而產生更可靠和精確的答案。

2. 工具使用模式

工具使用模式通過允許LLM與外部工具和資源交互來顯著擴展其能力，從而增強其解決問題的能力。遵循此模式的AI不會僅僅依賴於內部計算或知識，它可以訪問數據庫、搜索網絡，甚至可以通過Python等編程語言執行複雜函數。

例如，可以提示LLM為特定查詢從網絡檢索數據、分析數據並將其集成到其輸出中。或者，它可能被賦予計算統計結果、生成圖像或操作電子表格的任務——這些操作超出了簡單的文本生成。通過結合工具的使用，LLM從靜態知識庫發展成為能夠與外部系統交互以實現目標的動態代理。

這種模式之所以強大，是因為它允許AI系統處理更複雜、多方面的任務，而僅靠內部知識是不夠的，從而將其效用擴展到現實世界的應用中。

3. 規劃模式

規劃模式使LLM能夠將大型複雜的任務分解成更小、更易於管理的組件。規劃使代理能夠對請求做出反應，並戰略性地構建實現目標所需的步驟。

LLM使用規劃模式不會線性地、臨時地處理問題，而是會創建一個子任務路線圖，確定完成任務最有效的路徑。例如，在編碼時，LLM會先概述整體結構，然後再實現各個函數。這避免了混亂或曲折的邏輯，並使AI專注於主要目標。

ReAct（推理和行動）和ReWOO（使用開放本體進行推理）通過將決策和情境推理集成到規劃過程中來進一步擴展這種方法。 ReAct使LLM能夠在推理（思考問題）和行動（執行特定任務）之間動態切換，從而實現更具適應性和靈活性的規劃。通過結合這兩個步驟，LLM可以迭代地改進其方法，解決出現的意外挑戰。

另一方面，ReWOO通過使用開放世界本體來指導推理來增強規劃模式。這意味著LLM可以結合來自各個領域的更廣泛的情境信息和知識，從而做出更明智的決策。借助ReWOO，AI可以根據新獲得的信息或變化的需求實時調整計劃，確保更強大和全面的問題解決方法。

總的來說，規劃模式、ReAct和ReWOO使LLM能夠以結構化但適應性強的方式處理複雜的任務，從而實現高效且以目標為導向的執行。

此外，生成結構化計劃（或“用戶請求摘要”）確保AI跟踪所有步驟，並且不會忽略更廣泛的任務。這種方法確保了結果的更高質量和一致性，尤其是在復雜的問題解決或多階段項目中。

4. 多智能體模式

多智能體模式建立在委派的概念之上，類似於人類團隊中的項目管理。這種模式涉及將不同的代理（具有特定角色或功能的LLM實例）分配給不同的子任務。這些代理可以獨立地處理其分配的任務，同時也可以進行溝通和協作以實現統一的結果。

多智能體模式有幾種類型：

1. 協作代理: 多個代理共同處理任務的不同部分，共享進度並朝著統一的結果努力。每個代理可能專門從事不同的領域。
2. 監督代理: 一個中央監督代理管理其他代理，協調其活動並驗證結果以確保質量。
3. 分層團隊: 一個結構化的系統，其中高級代理監督低級代理，決策通過各級層層下達以完成複雜的任務。

有關此內容的更多詳細信息，請瀏覽：多智能體協作。

例如，在一個需要文本分析和數值計算的場景中，兩個獨立的代理可以處理每個任務，共享其結果以形成全面的解決方案。一個代理可能專注於理解上下文，而另一個代理處理數據，它們共同提供全面的響應。這種模式對於處理需要多種技能的大規模或複雜問題特別有效。

簡而言之，多智能體模式反映了人類如何在各個專業領域進行協作，確保每個代理專注於其優勢，同時為更大的協調努力做出貢獻。

通過掌握這四種自主設計模式，開發人員和用戶都可以釋放AI系統的全部潛力。反思模式通過自我評估提高準確性和質量，工具使用模式實現動態的現實世界交互，規劃模式為解決複雜任務提供路線圖，多智能體協作確保多個代理有效地協同工作。總的來說，這些模式為構建更智能、更自主的AI系統奠定了基礎，這些系統能夠應對現實世界的挑戰。

結論

自主設計模式強調了自主工作流程在使AI模型（特別是大型語言模型(LLM) ）更自主和高效方面的變革潛力。它解釋說，雖然像GPT-3.5和GPT-4這樣的模型在零樣本任務中表現良好，但當採用迭代的自主工作流程時，它們的準確性和有效性會顯著提高。這種方法允許模型分解任務、自我評估、利用外部工具、進行戰略規劃以及與其他代理協作，從而增強其解決問題的能力。

本文介紹了四個關鍵的設計模式——反思、工具使用、規劃和多智能體——它們構成了這些自主工作流程的基礎。這些模式突破了AI的局限性，並使AI系統能夠更獨立、更智能地運行，就像人類處理複雜任務一樣。這表明未來的AI進步將取決於增加模型規模和開發更具適應性和戰略性的工作流程。

在本系列關於自主設計模式的文章中，我們將進一步詳細探討每個設計模式：反思、工具使用、規劃和多智能體，揭示它們如何使AI系統變得更自主和更有能力。

敬請期待!!!!

探索自主AI先鋒計劃，以加深您對代理AI的理解並釋放其全部潛力。加入我們，踏上發現創新見解和應用的旅程！

常見問題

Q1。什麼是AI中的自主設計模式？ ****答：自主設計模式是用於使AI系統（特別是大型語言模型(LLM)）更自主和有效的策略。這些模式允許AI通過模擬類似人類的問題解決和推理過程，更獨立地執行任務、做出決策以及與其他系統交互。關鍵模式包括反思、工具使用、規劃和多智能體協作。

Q2。反思模式如何提高AI性能？ ****答：反思模式增強了AI自我評估和改進其輸出的能力。通過反複審查自己的工作，AI會識別錯誤、差距或需要改進的領域，並在迭代循環中進行更正。這種模式在需要精確度的任務中（例如代碼生成或內容創建）被證明特別有用，因為它有助於產生更準確和可靠的結果。

Q3。在AI工作流程中使用工具使用模式的好處是什麼？ ****答：工具使用模式通過允許AI與外部工具和資源交互來擴展AI的能力。 AI不會僅僅依賴於內部知識，它可以訪問數據庫、執行網絡搜索或使用Python等編程語言執行函數。這使得AI更加多功能，並且能夠處理需要超出其現有數據的信息或計算的複雜任務。

Q4。規劃模式如何幫助LLM處理複雜任務？ ****答：規劃模式使AI模型能夠將復雜的任務分解成更小、更易於管理的步驟，從而創建解決問題的路線圖。這種方法有助於保持對主要目標的關注，並確保高效地執行任務。像ReAct（推理和行動）和ReWOO（使用開放本體進行推理）這樣的變體結合了決策和自適應策略，允許AI根據新信息的出現動態地改進其方法。

以上是前4個代理AI設計模式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！