前4个代理AI设计模式

AI模型的自主学习能力：超越编程语言的学习方式

学习是一个持续的过程，无论是对人类还是AI模型而言。然而，一个经常出现的问题是，这些AI模型能否像人类一样自主学习？根据最新的发展——它们可以。为了更好地理解这一点，让我们回到大学时代，当时C 、Java和Python是我们精通计算机科学需要掌握的主要编程语言。学习这些语言需要理解语法、语义、实际应用和问题解决。因此，为了熟练掌握这些语言，我们进行了持续的练习（或者可以说接受了训练）。此外，我们也从同学和教授那里学到了很多东西，对吧？同样，正如人类可以从自身的思考、专业知识和其他媒介中学习一样，大型语言模型(LLM)或许也可以。

然而，无论是对人类还是LLM来说，获得专业知识或成为某一领域的专家都是一段艰辛的旅程。我们了解人类的学习过程和推理能力，以及它们在决策和完成任务方面的能力，但LLM的训练过程是什么样的呢？

我可以这么说：

1. 首先是LLM的预训练：在此步骤中，您帮助模型学习模式，例如语法、句子结构，甚至单词和概念之间的关系。
2. 指令微调（或微调）：为了微调模型，使用包含指令示例和所需响应的精选数据集。
3. 基于人类反馈的强化学习 (RLHF)：人类评估者对模型的响应进行排名，这被进一步用于改进模型与用户期望的一致性。

这说得通，对吧？但是，如果我们构建一个自主工作流程来让模型学习并在独立进行所有检查的同时给出输出，会怎么样呢？这就像拥有一个可以完成所有工作而无需任何人工干预的私人助理。此外，在本文中，我们将讨论用于构建AI系统的4种自主AI设计模式。

• 什么是自主AI反思模式？
• 什么是自主AI工具使用模式？
• 什么是自主AI规划模式？
• 什么是自主AI多智能体模式？

概述

• 本文讨论了AI模型，特别是像GPT这样的大型语言模型(LLM)，如何通过采用模拟人类迭代式问题解决的自主工作流程来自主学习。
• 自主工作流程通过逐步细化任务来增强AI性能，这类似于人类如何反复检查和改进他们的工作以获得更好的结果。
• 介绍了四个关键的自主设计模式——反思、工具使用、规划和多智能体协作——作为使AI系统更自主和更有能力的策略。

目录

• 概述
• 什么是自主设计模式？
• 自主设计模式：评估
• 您必须知道的4种自主设计模式
  • 反思模式
  • 工具使用模式
  • 规划模式
  • 多智能体模式
• 结论
• 常见问题

什么是自主设计模式？

自主设计模式被引入作为使LLM更自主的解决方案。与其只向模型提供一个提示并期望得到最终答案（例如一次性撰写一篇论文），不如采用类似代理的方法，即逐步多次提示LLM。每个步骤都会改进任务，模型会迭代地改进其输出。

为了更好地理解这一点，让我们这样来看：

当我们在零样本模式下提示LLM时，就像要求某人一口气写一个故事而不进行修改一样。LLM在这方面做得很好，但它们可以做得更好。通过使用类似代理的工作流程，我们可以逐步多次提示LLM。每个步骤都建立在之前的步骤之上，从而改进响应。可以把它想象成要求LLM多次检查文章，并在每次检查中进行改进。

每个步骤的意思是：

让我们以使用自主工作流程编写代码为例：

1. 计划代码的大纲：将任务分解成更小的模块或函数。
2. 收集信息和内容：研究库、算法或现有解决方案。如有需要，请进行网络搜索或查看文档。
3. 编写代码的初稿：实现基本功能，重点放在结构而不是完美上。
4. 检查代码是否存在低效或错误：检查是否存在不必要的代码、错误或逻辑缺陷。
5. 修改代码：重构、优化或添加注释以提高清晰度。

重复此过程，直到代码高效且简洁。

通过允许模型独立完成这些步骤，自主设计模式增强了类似人类的推理和效率。这类似于人类如何分解复杂的任务，收集信息，进行改进，并迭代直到最终结果令人满意。现在，让我们详细了解自主设计模式。

自主设计模式：评估

Andrew Ng在Deeplearning.ai上分享的一封信中分析指出，AI驱动的代码生成取得了进展，尤其关注GPT-3.5和GPT-4等模型的性能。评估的重点是这些模型在广为人知的HumanEval编码基准测试中的能力，这是一个评估算法编写代码能力的常用标准。

提供的数据显示了使用AI代理的AI编码能力的演变。GPT-3.5在零样本设置（即没有任何先验示例）中进行测试时，其正确率为48.1%。同样在零样本方式下评估的GPT-4表现出显著的改进，成功率为67.0%。然而，分析中突出的是，将这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们的性能。当GPT-3.5被包含在这样的代理循环中时，其准确率飙升至令人印象深刻的95.1%，远远超过其基线，甚至接近人类水平的编码能力。

这一发现强调了迭代工作流程（自主工作流程）在增强AI模型性能方面的变革潜力，表明AI辅助编码的未来可能更多地依赖于这些更先进、更具适应性的框架，而不是仅仅依赖于模型大小或架构的改进。

但是，哪些自主设计模式完成了对AI系统的自主权的委派，使它们能够更独立、更有效地行动呢？这些模式构建AI代理以执行任务、做出决策以及与其他系统进行更类似于人类和更自主的方式进行沟通，最终创建既精明又可靠的应用程序。

您必须知道的4种自主设计模式

在自主AI和关键设计模式中，了解每种模式如何赋能大型语言模型(LLM)如GPT更自主和有效地运行至关重要。这些设计模式通过鼓励自我评估、工具集成、战略思维和协作来突破AI的局限性。让我们探索四个重要的自主设计模式，这些模式塑造了这些模型如何运行和执行复杂任务。

以下是自主设计模式的类型：

1. 反思模式

反思模式侧重于提高AI评估和改进自身输出的能力。想象一下，一个LLM像人类审稿人一样审查其生成的内容或代码，识别错误、差距或需要改进的领域，然后提出改进建议。

这种自我批评循环并不局限于单次迭代。AI可以根据需要重复反思过程多次，以获得改进的、完善的结果。例如，如果任务是编写软件，LLM可以生成初始版本，批评其自身的逻辑和结构，并修改代码。反思的迭代性质随着时间的推移会产生更强大、更可靠的输出。

这种模式在需要精确度的任务中特别有用，例如内容创建、问题解决或代码生成。采用这种方法可以通过自我引导的更正来提高模型的准确性和可靠性。

一个有趣的例子是自反思RAG。SELF-RAG是一个旨在通过将检索和自反思集成到文本生成过程中来提高语言模型的质量和事实准确性的框架。传统的检索增强生成 (RAG)模型通过结合相关的检索到的段落来增强响应，但通常会检索固定数量的文档，而不管其相关性如何，这可能会引入噪声或不相关的内容。SELF-RAG通过一种自适应方法解决了这些限制，这种方法根据生成的內容动态检索信息，并使用反思标记来评估生成的质量。

SELF-RAG如何使用反思？

SELF-RAG通过“反思标记”结合自反思机制，“反思标记”用于评估文本生成的各个方面，例如相关性、支持和整体效用。在生成过程中，模型会评估是否需要检索，并通过在不同阶段批评自己来评估生成内容的质量。

以下是便于理解的图表：

• 传统RAG首先检索固定数量的文档，而Self-RAG会根据正在生成的内容动态执行检索。
• Self-RAG评估多个生成的片段，批评其质量，并选择性地组合最准确的信息。
• Self-RAG的迭代过程能够逐步改进生成，提高输出的准确性和相关性。

简而言之，Self-RAG增加了一层额外的自我反思和改进，从而产生更可靠和精确的答案。

2. 工具使用模式

工具使用模式通过允许LLM与外部工具和资源交互来显著扩展其能力，从而增强其解决问题的能力。遵循此模式的AI不会仅仅依赖于内部计算或知识，它可以访问数据库、搜索网络，甚至可以通过Python等编程语言执行复杂函数。

例如，可以提示LLM为特定查询从网络检索数据、分析数据并将其集成到其输出中。或者，它可能被赋予计算统计结果、生成图像或操作电子表格的任务——这些操作超出了简单的文本生成。通过结合工具的使用，LLM从静态知识库发展成为能够与外部系统交互以实现目标的动态代理。

这种模式之所以强大，是因为它允许AI系统处理更复杂、多方面的任务，而仅靠内部知识是不够的，从而将其效用扩展到现实世界的应用中。

3. 规划模式

规划模式使LLM能够将大型复杂的任务分解成更小、更易于管理的组件。规划使代理能够对请求做出反应，并战略性地构建实现目标所需的步骤。

LLM使用规划模式不会线性地、临时地处理问题，而是会创建一个子任务路线图，确定完成任务最有效的路径。例如，在编码时，LLM会先概述整体结构，然后再实现各个函数。这避免了混乱或曲折的逻辑，并使AI专注于主要目标。

ReAct（推理和行动）和ReWOO（使用开放本体进行推理）通过将决策和情境推理集成到规划过程中来进一步扩展这种方法。ReAct使LLM能够在推理（思考问题）和行动（执行特定任务）之间动态切换，从而实现更具适应性和灵活性的规划。通过结合这两个步骤，LLM可以迭代地改进其方法，解决出现的意外挑战。

另一方面，ReWOO通过使用开放世界本体来指导推理来增强规划模式。这意味着LLM可以结合来自各个领域的更广泛的情境信息和知识，从而做出更明智的决策。借助ReWOO，AI可以根据新获得的信息或变化的需求实时调整计划，确保更强大和全面的问题解决方法。

总的来说，规划模式、ReAct和ReWOO使LLM能够以结构化但适应性强的方式处理复杂的任务，从而实现高效且以目标为导向的执行。

此外，生成结构化计划（或“用户请求摘要”）确保AI跟踪所有步骤，并且不会忽略更广泛的任务。这种方法确保了结果的更高质量和一致性，尤其是在复杂的问题解决或多阶段项目中。

4. 多智能体模式

多智能体模式建立在委派的概念之上，类似于人类团队中的项目管理。这种模式涉及将不同的代理（具有特定角色或功能的LLM实例）分配给不同的子任务。这些代理可以独立地处理其分配的任务，同时也可以进行沟通和协作以实现统一的结果。

多智能体模式有几种类型：

1. 协作代理: 多个代理共同处理任务的不同部分，共享进度并朝着统一的结果努力。每个代理可能专门从事不同的领域。
2. 监督代理: 一个中央监督代理管理其他代理，协调其活动并验证结果以确保质量。
3. 分层团队: 一个结构化的系统，其中高级代理监督低级代理，决策通过各级层层下达以完成复杂的任务。

有关此内容的更多详细信息，请浏览：多智能体协作。

例如，在一个需要文本分析和数值计算的场景中，两个独立的代理可以处理每个任务，共享其结果以形成全面的解决方案。一个代理可能专注于理解上下文，而另一个代理处理数据，它们共同提供全面的响应。这种模式对于处理需要多种技能的大规模或复杂问题特别有效。

简而言之，多智能体模式反映了人类如何在各个专业领域进行协作，确保每个代理专注于其优势，同时为更大的协调努力做出贡献。

通过掌握这四种自主设计模式，开发人员和用户都可以释放AI系统的全部潜力。反思模式通过自我评估提高准确性和质量，工具使用模式实现动态的现实世界交互，规划模式为解决复杂任务提供路线图，多智能体协作确保多个代理有效地协同工作。总的来说，这些模式为构建更智能、更自主的AI系统奠定了基础，这些系统能够应对现实世界的挑战。

结论

自主设计模式强调了自主工作流程在使AI模型（特别是大型语言模型 (LLM)）更自主和高效方面的变革潜力。它解释说，虽然像GPT-3.5和GPT-4这样的模型在零样本任务中表现良好，但当采用迭代的自主工作流程时，它们的准确性和有效性会显著提高。这种方法允许模型分解任务、自我评估、利用外部工具、进行战略规划以及与其他代理协作，从而增强其解决问题的能力。

本文介绍了四个关键的设计模式——反思、工具使用、规划和多智能体——它们构成了这些自主工作流程的基础。这些模式突破了AI的局限性，并使AI系统能够更独立、更智能地运行，就像人类处理复杂任务一样。这表明未来的AI进步将取决于增加模型规模和开发更具适应性和战略性的工作流程。

在本系列关于自主设计模式的文章中，我们将进一步详细探讨每个设计模式：反思、工具使用、规划和多智能体，揭示它们如何使AI系统变得更自主和更有能力。

敬请期待!!!!

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常见问题

Q1。什么是AI中的自主设计模式？****答：自主设计模式是用于使AI系统（特别是大型语言模型 (LLM)）更自主和有效的策略。这些模式允许AI通过模拟类似人类的问题解决和推理过程，更独立地执行任务、做出决策以及与其他系统交互。关键模式包括反思、工具使用、规划和多智能体协作。

Q2。反思模式如何提高AI性能？****答：反思模式增强了AI自我评估和改进其输出的能力。通过反复审查自己的工作，AI会识别错误、差距或需要改进的领域，并在迭代循环中进行更正。这种模式在需要精确度的任务中（例如代码生成或内容创建）被证明特别有用，因为它有助于产生更准确和可靠的结果。

Q3。在AI工作流程中使用工具使用模式的好处是什么？****答：工具使用模式通过允许AI与外部工具和资源交互来扩展AI的能力。AI不会仅仅依赖于内部知识，它可以访问数据库、执行网络搜索或使用Python等编程语言执行函数。这使得AI更加多功能，并且能够处理需要超出其现有数据的信息或计算的复杂任务。

Q4。规划模式如何帮助LLM处理复杂任务？****答：规划模式使AI模型能够将复杂的任务分解成更小、更易于管理的步骤，从而创建解决问题的路线图。这种方法有助于保持对主要目标的关注，并确保高效地执行任务。像ReAct（推理和行动）和ReWOO（使用开放本体进行推理）这样的变体结合了决策和自适应策略，允许AI根据新信息的出现动态地改进其方法。

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