「吴恩达Agentic AI模块5简报」高度自主的智能体AI模式
概要
本文档综合分析了构建高度自主的AI智能体的核心设计模式，重点阐述了规划（Planning）和多智能体系统（Multi-Agent Systems） 这两种前沿方法。这些模式旨在让AI超越预设的指令序列，能够灵活地自主决策以完成复杂任务。
核心洞察包括
- 规划模式：此模式赋予大语言模型（LLM）根据用户请求和可用工具集，自主生成多步骤行动计划的能力。这种方法极大地增强了AI的灵活性和处理复杂任务的范围，但同时也降低了开发者对系统运行时行为的直接控制和可预测性。
- 规划的实现方式：为确保计划能被可靠执行，应采用结构化格式。其中，通过代码执行进行规划是最为强大的方法，它允许LLM利用其在编程语言（如Python）和大型代码库（如Pandas）上的丰富训练数据来构建复杂计划。相比之下，JSON和XML也是可靠的结构化格式，优于易产生歧义的Markdown或纯文本。
- 多智能体系统：此模式借鉴了人类团队协作的理念，将一个复杂的宏观任务分解为多个子任务，并分配给具有特定角色和工具的专业化智能体。这种方法不仅简化了复杂系统的开发过程，还促进了智能体模块的复用性。
- 智能体通信模式：多智能体系统的协作效率取决于其通信模式。目前最常见的两种模式是线性模式（按顺序依次执行）和层级模式（由一个“管理者”智能体协调多个“工作者”智能体）。此外，还存在更复杂但使用较少的深度层级模式和高度不可预测的“全体对全体”实验性模式。
核心设计模式：规划
规划是实现高度自主智能体的关键设计模式，它使智能体能够摆脱硬编码的步骤束缚，根据具体情境动态制定行动方案。
概念与工作流程
规划模式的核心思想是让LLM扮演决策者的角色，而非仅仅是指令的执行者。其工作流程通常如下：
- 接收输入：向LLM提供用户的原始请求以及一个包含可用工具及其功能的列表。
- 生成计划：提示LLM根据用户目标，返回一个分步执行的计划。
- 顺序执行：系统逐一执行计划中的每个步骤。每一步的输出结果都会作为上下文信息，被传递给下一步，以确保任务的连贯性。
这种模式的显著优势在于，开发者无需预先预测并编码所有可能的工具调用序列，从而使智能体能够应对更加多样化和复杂的请求。
应用案例
- 电商客服智能体：假设一个太阳镜零售店的客服智能体被问到：“你们有100美元以下的圆形太阳镜库存吗？” 该智能体可以规划出如下步骤：
- 使用get_item_descriptions工具筛选出所有描述为“圆形”的太阳镜。
- 将筛选结果传入check_inventory工具，确认哪些有库存。
- 最后使用get_item_price工具，检查有库存的圆形太阳镜价格是否低于100美元，并最终回答用户。
- 邮件助手：对于指令“请回复纽约Bob的邮件，告诉他我会参加，然后把他的邮件归档”，智能体可以生成计划：
- 使用search_email工具找到来自Bob的、提及“纽约”和“晚餐”的邮件。
- 生成并发送一封确认参加的回复邮件。
- 使用move_email工具将原邮件移动到归档文件夹。
现状与挑战
规划模式在某些领域已取得显著成功，但在其他领域的应用仍在发展中。
- 成功应用：在高度智能化的软件编码系统中，该模式表现出色。这些系统可以为复杂的软件开发任务制定详细的构建计划（如先构建组件A，再构建组件B，并进行测试），然后像执行清单一样逐步完成。
- 挑战与实验性：在其他行业，规划模式的应用尚不普及。主要挑战在于可控性和可预测性的降低。由于开发者不直接规定执行路径，系统的运行时行为变得难以预料，这给系统的稳定性和可靠性带来了挑战。
规划的实现与优化
为了让LLM生成的计划能够被下游代码清晰、无歧义地解析和执行，选择合适的输出格式至关重要。
结构化规划格式
要求LLM以机器可读的格式输出计划，是确保其可靠执行的前提。不同格式的可靠性存在差异。
格式 (Format) 可靠性 (Reliability) 备注 (Notes) 代码 (Code) 非常高 (Very High) 最强大的方法，直接生成可执行代码作为计划，利用现有编程语言和库的强大功能。 JSON 高 (High) 常见且可靠，通过键值对（如step, tool, arguments）清晰定义步骤。 XML 良好 (Good) 另一种可靠的结构化选项，使用标签明确定义计划结构。 Markdown 中等 (Medium) 解析时可能存在轻微歧义，不如JSON或XML严谨。 纯文本 (Plain Text) 低 (Low) 最不可靠的选项，解析困难且容易出错。
通过代码执行进行规划
这是规划模式的一种高级实现，其核心思想是让LLM直接编写代码来完成任务，而不是输出一个描述步骤的结构化文本。
- 核心理念：LLM生成的代码本身就是计划。例如，当需要分析一个电子表格数据时，LLM可以直接编写Python代码，并利用Pandas库进行数据筛选、计算和汇总。
- 主要优势：
- 克服工具限制：开发者无需为每一个可能的用户查询创建专门的工具。LLM可以灵活组合编程语言中成百上千个现有函数来解决问题，避免了工具集不断膨胀且始终无法覆盖所有边缘情况的“脆性”设计。
- 利用现有知识：LLM在其训练数据中见过海量的代码示例，因此非常擅长调用各种库函数来解决问题。
- 卓越性能：研究表明，在许多任务中，“以代码为行动”（Code as action）的性能优于生成JSON或纯文本计划。
- 安全考量：执行由LLM生成的代码存在安全风险。最佳实践是在沙盒（Sandbox）等受控环境中运行代码，以防止潜在的恶意行为。
高级模式：多智能体系统
当任务的复杂性超出一个单一智能体的处理能力时，可以采用多智能体系统，将任务分解并交由一个协同工作的智能体团队来完成。
核心理念与类比
多智能体系统的理念是将复杂的宏观任务分解为多个独立的子任务，并为每个子任务设计一个专门的智能体。
- 类比：这好比在现实世界中，与其雇佣一个“全能”的通才，不如组建一个由研究员、设计师和文案等专家组成的团队来共同完成一个营销项目。在计算机科学中，这也类似于将一个大型程序分解为多个进程或线程来并行处理。
- 优势：这种方法为开发者提供了一个强大的心智模型，有助于将复杂问题模块化，并能构建可复用的智能体组件（例如，一个通用的“图表生成”智能体可以被用于多个不同的项目中）。
构建与工作流程
以创建一个营销宣传册为例，多智能体系统的工作流程如下：
- 定义角色与工具：
- 研究员智能体：负责分析市场趋势和竞争对手。其核心工具是网页搜索。
- 平面设计师智能体：负责创作图表和视觉素材。其工具可能包括图像生成API或代码执行（用于生成数据图表）。
- 文案撰写员智能体：负责将研究结果和视觉素材整合成最终文案。它可能不需要外部工具，主要依赖LLM自身的文本生成能力。
- 构建智能体：通过特定的提示词（Prompt）为每个角色构建智能体。例如，对研究员智能体的提示可以是：“你是一个专业的市场研究员，擅长分析市场趋势和竞争对手……”
- 协调协作：定义一个清晰的通信模式，让各个智能体能够有序地协作，最终产出完整的营销宣传册。
多智能体通信模式
智能体之间的通信与协作方式是多智能体系统设计的核心。不同的通信模式决定了系统的组织结构和工作效率。
常见模式
目前，最实用且最常见的通信模式主要有两种：
- 线性模式 (Linear Pattern)：这是一种简单的顺序工作流。智能体A完成其任务后，将其输出传递给智能体B，B再传递给C，以此类推。例如：研究员 -> 平面设计师 -> 文案撰写员。
- 层级模式 (Hierarchical Pattern)：该模式引入了一个“管理者”角色。这个管理者智能体负责协调和分配任务给其他“工作者”智能体，并整合它们的工作成果。例如，一个“营销经理”智能体可以先后调用研究员、设计师和文案员，并对最终产出进行审核。
高级与实验性模式
除了上述两种常见模式外，还存在一些更复杂或更具实验性的模式：
- 深度层级模式 (Deep Hierarchy)：这是一种多层级的组织结构。一个智能体本身也可以是管理者，负责协调其下属的子智能体。例如，研究员智能体可以管理一个“网络数据抓取”子智能体和一个“事实核查”子智能体。这种模式因其复杂性而较少使用。
- 全体对全体（All-to-All）模式：在这种模式下，所有智能体都可以随时自由地与其他任何智能体进行通信，类似于一个开放的聊天室。这种模式非常难以预测和控制，结果带有一定的“混乱”和随机性，适用于那些对最终结果的精确控制要求不高的探索性应用。
结论与展望
本文档所探讨的规划和多智能体系统设计模式，代表了构建更强大、更自主AI系统的发展方向。与反射（Reflection）和工具使用（Tool Use）等基础模式相结合，它们共同构成了现代智能体AI开发的核心技能栈。
虽然这些高级模式赋予了AI前所未有的自主性，但也带来了控制性和可预测性方面的挑战。掌握这些模式不仅能够帮助开发者构建出色的AI应用，同时也在专业领域中展现出极高的价值。随着技术的不断成熟，这些模式有望在更多领域得到应用和完善。