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2024 年用 LangGraph 從零開始實現 Agentic AI System系列 第 11

【Day 11】- 從反思到監督:五大 AI 代理設計模式速成指南

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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。

引言:AI 代理系統的革命性影響

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。

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1. 反思與改進:Reflection Agents的自我優化機制

1.1 定義與特點:Reflection Agents的核心概念

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。

1.2 循環優化:Reflection機制的三步法則

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:

圖片:Reflection 機制的核心步驟流程圖

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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

2. Reflexion Agents:AI 代理的自我強化學習機制

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。

2.1 Reflexion:反思與學習的系統化過程

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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:

  1. 預先思考:
  • AI 代理在回答問題前,會先進行深度思考和分析。
  • 這個階段主要檢視可能的資訊缺漏或重複。
  1. 初步回應:
  • 基於預先思考的結果,AI 代理生成初步答案。
  1. 客觀評估:
  • 系統引入外部資料來評估回答的品質。
  • 這個步驟提供了更為可靠和全面的評估。
  1. 精準修正:
  • 根據評估結果,AI 代理對初步回答進行調整和優化。
  • 這個過程著重於補充必要資訊並精簡冗餘內容。

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。

3. 規劃與執行:AI代理的自主問題解決能力

3.1 靈活應對:Planning設計模式的核心優勢

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。

3.2 從計劃到行動:Plan-and-Solve的運作機制

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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:

3.2.1 問題理解與計劃制定

  • AI 接收並分析用戶輸入的問題。
  • 使用專門設計的提示模板(Plan-and-Solve prompting)來引導 AI 思考。
  • AI 明確地為解決問題制定一個全面的計劃,包括需要執行的步驟和預期的中間結果。

3.2.2 推理過程生成

  • 基於制定的計劃,AI 開始生成詳細的推理過程。
  • 這個過程類似於人類的思維鏈(Chain-of-Thought),AI 會逐步闡述其推理邏輯。
  • 每個推理步驟都與計劃中的某個部分相對應,確保推理的連貫性和完整性。

3.2.3 中間結果產生與評估

  • 在推理過程中,AI 會產生多個中間結果。
  • 這些中間結果會被仔細評估,確保它們符合計劃中的預期。
  • 如果發現偏差,AI 可能會調整後續的推理步驟。

3.2.4 動態調整與問題解決

  • 基於中間結果和整體進展,AI 可能會動態調整其計劃。
  • 這種調整可能包括重新定義某些步驟、增加額外的推理環節,或者改變推理的方向。
  • 整個過程保持靈活,以適應問題解決過程中可能出現的unexpected challenges。

3.2.5 最終答案生成

  • 完成所有計劃的步驟和必要的調整後,AI 會生成問題的最終答案。
  • 使用特定的答案提取提示(如「因此,答案(阿拉伯數字)是」)來確保答案的明確性。

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。

4. 協作模式(Collobration):智能分工的藝術

4.1 專業化與靈活性:協作模式的雙重優勢

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。

主要特點:

  1. 專業化:每個 AI 代理專注於特定領域或任務。
  2. 協同運作:多個代理形成一個智能網絡,共同解決問題。
  3. 靈活性:可以根據任務需求動態調整代理組合。
  4. 效能提升:能夠處理單一 AI 模型難以應對的複雜、跨領域任務。
  5. 可擴展性:易於添加新的專業代理以應對新的任務類型。

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。

4.2 協同運作:從任務分解到結果整合

協作模式示意圖

協作模式的運作過程可以分為以下幾個關鍵階段:

4.2.1 任務分析與分解

  • 系統接收並分析複雜任務。
  • 將任務分解為多個專業領域的子任務。

4.2.2 代理選擇與任務分配

  • 為每個子任務選擇最適合的專門 AI 代理。
  • 將子任務分配給相應的專家代理。

4.2.3 並行處理

  • 各個專家代理同時處理被分配的子任務。
  • 每個代理在其專業領域內發揮最佳性能。

4.2.4 結果整合

  • 收集各個代理的處理結果。
  • 整合這些結果形成最終的解決方案。

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。

5.監督者模式(Supervisor):AI 專案經理的誕生

5.1 中央控制與動態調整:監督者模式的核心特點

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。

主要特點:

  1. 中央控制:由一個核心 AI 代理統籌全局。
  2. 動態任務分配:能夠靈活地為專業代理分配子任務。
  3. 即時監控:持續追蹤各個代理的工作進度。
  4. 策略制定:能夠為複雜任務制定整體執行策略。
  5. 結果整合:彙整各個專業代理的輸出,形成最終解決方案。

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。

5.2. 監督者模式的運作機制

監督者模式示意圖

監督者模式的運作過程可以分為以下幾個關鍵階段:

5.2.1 任務接收與分析

  • 監督者代理接收複雜任務。
  • 深入分析任務需求和目標。

5.2.2 策略制定

  • 基於任務分析,制定整體執行策略。
  • 確定需要的專業代理類型和數量。

5.2.3 任務分解與分配

  • 將複雜任務分解為多個子任務。
  • 動態地將子任務分配給適合的專業代理。

5.2.4 進度監控與調整

  • 即時監控各個專業代理的工作進度。
  • 根據實際情況調整策略或重新分配任務。

5.2.5 結果整合與輸出

  • 收集並整合所有專業代理的輸出。
  • 產生最終的任務解決方案。

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。

6. 總結

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。

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1 則留言

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老漢
iT邦新手 4 級 ‧ 2024-10-17 16:52:57

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?

看更多先前的回應...收起先前的回應...

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。

老漢 iT邦新手 4 級 ‧ 2024-10-19 15:39:37 檢舉

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

Yes

老漢 iT邦新手 4 級 ‧ 2024-11-09 11:48:04 檢舉

thanks for sharing

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