基于LLM的应用程序中代理AI设计模式的演变

AI代理：人类计算机互动的未来

“ AI代理人将来将成为我们将来与计算机互动的主要方式。他们将能够理解我们的需求和偏好，并主动帮助我们完成任务和决策。”

微软首席执行官Satya Nadella

这一愿景正在迅速实现，这是由AI代理人的智力，适应性和积极主动能力驱动的。大型语言模型（LLM）是这种转变的核心，但它们的无缝响应性依赖于复杂的代理设计模式。这些框架使LLMS能够自主确定任务完成的最佳动作序列。本文探讨了这些模式如何将LLM转化为强大的自主代理，从而重塑了人类计算机相互作用的未来。

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关键概念

• 代理AI设计模式：这些结构化方法可以在AI代理中自主决策，从而提高了LLM的灵活性和任务效率。
• 生成AI（Genai）代理：利用机器学习，这些代理商解释数据并执行各种任务，包括客户服务，编码和内容创建。
• 工具使用：此至关重要的功能使LLM与外部资源相互作用，扩大其功能并实现复杂的问题解决。
• 多代理协作：这种模式通过在多个代理中分配任务来优化复杂的工作流，对供应链管理和自主系统等应用程序有益。
• 自主编码代理：这些代理通过生成和完善代码来简化软件开发，并在金融科技和自动驾驶汽车等领域证明了无价之宝。

目录

• 代理AI设计模式
• Genai代理人的作用
• 应用程序开发中的LLM：不断发展的景观
• 工具使用：扩展LLM功能
• 多代理协作：团队合作的力量
• 自主编码代理：软件开发的未来
• 反思：自我评估和改进
• 计划：自动决策
• 其他设计模式
• 常见问题

代理AI设计模式：自主代理的基础

代理AI设计模式提供了用于开发和部署自主AI代理的结构化方法。这些模式可确保创建强大，可扩展和高效的AI系统，并指导开发人员构建智能，可靠和用户友好的应用程序。

Genai代理人的作用：现实世界应用

Genai代理使用高级算法和机器学习来解释数据并执行任务。他们的应用程序涵盖了许多字段，包括客户服务聊天机器人，自动编码系统和内容生成工具。要深入研究AI代理商及其角色，请探索我们的专门文章。

应用程序开发中的LLM：变革性进化

LLM已大大提高，从而影响了从客户服务到复杂数据分析的一切。代理设计模式的集成代表了一个重大的飞跃。未来的进步有望更加复杂：

• 反射剂
• 增强的多代理协作
• 高级计划功能
• 改进的工具利用率

这些进步将进一步增强LLM的功能及其支持的工作流。

工具使用：将LLM赋予外部资源

工具使用使LLM可以在对话生成期间与外部工具进行交互，从而扩大其功能。这些工具可以包括开发人员创建的功能，外部服务API或LLM可访问的任何资源。

（说明工具使用模式的图将在此处放置）

多代理协作：通过团队合作实现更多

多代理协作涉及多个为实现共同目标而共同努力的自主代理。这种模式出色地将复杂的任务分解为由个别代理处理的较小，可管理的子任务，从而显着提高了解决问题的能力。

（说明多代理协作的图将在此处放置）

自主编码代理：自动化软件开发

自主编码代理（AI编码助手）是旨在自主优化代码的Genai代理。他们采用各种模式来最大程度地提高效率，从而生成，修改和改进代码。

（说明自主编码剂模式的图将在此处放置）

反思：持续改进的自我批评

反射模式使代理商可以批判性地评估自己的产出并迭代地改进。通过提示自我评估，代理可以识别并建议改进，并提高代码生成，文本写作和问题答案等任务的性能。

计划：自动决策的关键

计划是一种至关重要的设计模式，使LLM可以自主确定完成复杂任务所需的步骤。这涉及将大问题分解为较小，更易于管理的子任务。

其他设计模式：扩大可能性

除了讨论的模式外，其他重要的代理AI设计模式还包括：

• 反应性剂：实时响应动态情况。
• 积极的代理人：根据预定义的目标采取主动行动。
• 杂种剂：将反应性和主动方法结合起来以进行适应性。

结论：基于LLM的应用程序的未来

代理设计模式对于基于LLM的应用的发展至关重要。从工具使用到多代理协作，这些模式在各个行业提供了可扩展的解决方案。这些模式的未来集成有望更加强大，强大的AI系统。探索我们的巅峰计划，以开始您的代理AI旅程！

常见问题

（此处将包括FAQ部分，并维护原始的问答格式。）

以上是基于LLM的应用程序中代理AI设计模式的演变的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！