摘要
這篇文章作者介紹了五種 AI 代理設計模式,分別是:反思(Reflection)、反饋學習(Reflexion)、規劃(Planning)、監督者(Supervisor)和協作(Collaboration)。這些設計模式展示了 AI 系統在自我優化、強化學習、自主規劃和協同工作方面的巨大潛力。文章詳細說明了每種模式的運作機制、優勢和適用場景,旨在幫助讀者理解 AI 代理的設計理念和應用方向。
在人工智慧快速進展的今天,AI 代理正悄悄地掀起一場革命。想像一個由許多專業 AI 組成的智慧團隊,它們各司其職卻又密切合作,能夠處理複雜的任務、解決棘手的問題,甚至能不斷學習和自我改進。這不再是科幻電影中的情節,而是正在實現的技術願景。
然而,要充分發揮 AI 代理的力量,我們需要精心設計其運作模式。本文旨在全面介紹 AI 領域中常見的設計模式。我們將詳細解析協作模式、監督者模式、反思模式和規劃模式等主要設計模式,剖析它們的運作機制、優勢特點以及適用場景。
Reflection Agents 是一種先進的 AI 代理,具備對自身輸出進行批判性分析和自我改進的能力。這種機制使 AI 系統能夠模仿人類的反思過程,通過不斷的檢討和調整來優化自身表現。
簡而言之,Reflection 是一種提示策略,旨在提升 AI 代理的輸出品質和成功率。
相較於傳統的單一工作流程 AI 代理,Reflection Agents 充分運用大型語言模型(LLM)的強大能力,實現了程序執行的逐步改良。這種方法能顯著提升 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Llama 等模型的輸出品質。
Reflection 機制包含三個緊密相連的核心步驟,形成一個持續優化的循環:
Reflection 機制包含三個緊密相連的核心步驟,形成一個持續優化的循環:
問題辨識與改進建議:
LLM 對自身輸出進行批判性分析,不僅識別潛在問題,還提出具體改進建議。例如,對於一篇文章評論,可能指出「情感立場不夠明確」或「缺乏具體事例支持論點」等問題。這種自我檢討能力為後續優化指明方向。
脈絡整合與內容重寫:
將辨識出的問題和改進建議與初始輸出整合,形成新的脈絡。LLM 基於這些綜合資訊,進行程式碼或內容的重寫。這不僅是簡單修改,而是對整體內容進行深入思考和重構,確保改進建議有效融入新的輸出中。
迭代優化:
Reflection 的核心在於其迭代性。通過反覆執行上述兩個步驟,LLM 能持續提升輸出品質。研究顯示,每次迭代都可能帶來明顯的效能提升,尤其是在初始幾輪迭代中。
這種持續優化的過程使得 Reflection 在程式碼生成、文字創作和問答系統等多個領域都展現出卓越成效。透過自我反思和迭代優化,Reflection Agents 大幅提升了 LLM 的實用性和可靠度,為 AI 應用開闢了新的可能性。
亮點:這種自我反思和迭代優化的過程,在多個領域展現出優異表現,顯著提升了 LLM 的實用性和可靠度。
Reflexion 是 Basic reflection 的進階版本,源自論文《Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning》。它通過整合自我評估和改進機制,大幅提升了 AI 代理的表現。這個方法借鑒了強化學習的理念,透過系統化的反饋和修正過程,使 AI 代理能夠不斷優化其輸出。
Reflexion 框架的獨特之處在於其創新的學習方法和精心設計的系統結構。它通過以下方式優化 AI 代理的回答過程:
透過這個循環過程,Reflexion 系統能夠持續學習和進步,逐步提升處理複雜任務的能力。這種方法不僅提高了回答的品質,也增強了 AI 代理的自我完善能力,使其更能適應多變的任務需求。
Reflexion 的創新之處在於它將反思和學習過程系統化,使 AI 代理能夠更有效地從每次互動中學習。這種方法特別適合處理需要深度思考和持續改進的複雜任務,為 AI 技術在實際應用中的表現帶來了顯著提升。
Planning 設計模式的核心在於賦予 AI 自主規劃能力。這種能力使 AI 能夠處理那些難以預先定義固定步驟的複雜任務。
關鍵亮點:Planning 讓 AI 能夠應對複雜且靈活的任務需求。
舉例來說,當我們要求 AI 代理進行某個主題的線上研究時,它能夠自動將這個大任務分解為多個小步驟:研究特定子主題、整合發現、最後撰寫報告。
Plan-and-Solve 是 Planning 設計模式的一個典型實現,它展示了 AI 如何系統化地規劃和解決複雜問題。以下是 Plan-and-Solve 的運作機制,它很好地說明了 Planning 的整體流程:
通過這種系統化的規劃和執行過程,Planning 使 AI 能夠有效地處理複雜且多變的任務,展現出類似人類的問題解決能力。這種方法不僅提高了 AI 的任務完成效率,也大大增強了其應對未知情況的能力。
Planning 模式的實現,如 Plan-and-Solve 方法,進一步強化了 AI 在複雜任務處理中的表現。它使 AI 能夠先制定全面計劃,再有條理地執行,而不是盲目地逐步摸索,大大提升了 AI 在處理開放式問題時的效能。
協作模式是一種多 AI 代理系統的設計模式,其核心思想是「分而治之」。這種模式通過為不同任務或領域創建專門的 AI 代理,形成一個協同運作的智能網絡,以處理跨領域的複雜任務。
關鍵亮點:協作模式讓 AI 系統能夠突破單一模型的限制,有效處理複雜的跨領域任務。
協作模式的運作過程可以分為以下幾個關鍵階段:
這種協作模式使 AI 系統能夠處理更為複雜和多樣化的任務。例如,在一個跨領域的研究項目中,可能會同時運用自然語言處理、數據分析和視覺識別等多個專業 AI 代理,每個代理負責其擅長的部分,最終綜合形成全面的研究結果。
監督者模式是一種進階的 AI 代理架構,其核心是引入一個中央控制單元——監督者代理(Supervisor Agent)。這個監督者就像是一位經驗豐富的專案經理,負責協調和指揮其他專業代理的工作。
關鍵亮點:監督者代理利用語言模型的強大能力,動態分配任務並管理整個代理團隊的工作流程。
監督者模式的運作過程可以分為以下幾個關鍵階段:
監督者模式代表了一種革命性的任務處理方法。它模仿了高效團隊的工作方式,能夠處理更複雜的問題,顯著提高系統的靈活性和智慧程度。透過這種模式,AI 系統能夠應對各種複雜的、多變的任務場景,展現出類似人類團隊的協作能力和問題解決效率。
這種方法不僅提高了 AI 系統處理複雜任務的能力,也為未來更智慧、更自主的 AI 系統鋪平了道路。監督者模式的應用範圍廣泛,從複雜的科研專案到大規模的資料分析任務,都能發揮其獨特優勢。
本文深入探討了五種先進的 AI 代理設計模式:反思(Reflection)、反饋學習(Reflexion)、規劃(Planning)、監督者(Supervisor)和協作(Collaboration)。這些模式代表了 AI 技術的重要發展方向,展現了 AI 系統在自我優化、強化學習、自主規劃和協同工作方面的巨大潛力。反思和反饋學習模式讓 AI 能夠透過自我分析和回饋不斷提升效能;規劃模式賦予 AI 處理複雜任務的能力;而協作模式則開啟了多 AI 代理協同工作的新典範。這些設計模式不僅提高了 AI 系統的效能和適應性,更為解決複雜的現實世界問題提供了新的可能性。
今天看演唱會,水一下
感謝分享,請教一下
我看網路上不少文章都說這樣的 multi-agent 系統架構有多好,各種吹捧
但實際要應用在既有的項目中,這麼多 agent,每個背後都對映著(至少)一個有一定隨機性的 LLM,怎麼想都覺得系統的穩定性會很差 (除非加入大量限制,比如,prompt 條件很嚴苛,流程預先寫死不要給太多彈性
請問關於這部分您有何想法?
感謝您的提問。multi-agent design pattern 主要為多服務之間的溝通方式,無論是樹狀階層或網狀結構,只要架構設計合理,系統穩定性可得到保障。
雖然目前多數 multi-agent 系統採用 LLM 執行,但我覺得採用抽象思維專注在 Agent 本身如何操作在建構系統上會更加流暢。
假設說今天有一個 image-detection agent 的話,可以想成是說如何描述一個 service 具有 image-detection functionality,而非依賴 LLM,能使系統建構更為流暢。
感謝回應
我這邊所試想的一些情境,比較像是一般工作中常見的庶務工作,透過 multi-agent 嘗試做到自動化
但在過程中發現,其實有不少議題要處理 (例如,判斷 USER 需求是甚麼,根據 intention 決定要向那些 service 撈資料、如何彙整這些資料並呈現給 USER、如何根據 USER 回應將資料寫回去各項 service ... etc)
我想表現的是,每一個步驟的判斷,其實 Agent 都有一定的機率失誤,全部串成一個完整的系統之後,這樣的不穩定性也會被逐步放大。這樣的問題,我倒是沒看到甚麼文章有提出好的 solution
還是其實我有漏掉甚麼資訊?
目前比較好的參考會是 LinkedIn 年初打造 Agent Team 的分享,或許有辦法給些方向 https://www.linkedin.com/blog/engineering/generative-ai/musings-on-building-a-generative-ai-product
裡面至少提到如何修正 JSON 錯誤,如果有系統編制人員數量處理 LLM 產出議題等
thanks for sharing