01、概述

學習是人類不斷進步的關鍵。那么，AI能像人類一樣自學嗎？隨著技術的演進，這一問題的答案變得越來越清晰：AI確實能夠自主學習。就像我們在學習C++、Java或Python時，從語法到實踐需要不斷練習、探索和改進，AI的成長過程也需要類似的迭代。今天，我們將以“Agentic設計模式”為核心，解讀AI如何通過模仿人類的學習與推理方式，變得更加自主和高效。

02、從AI訓練到Agentic設計模式：學習的演化

1） LLM的學習路徑：從訓練到優化

AI模型（如大型語言模型LLMs）在“學習”的過程中有三個關鍵階段：

• 預訓練：通過大規模數據集學習語言模式、語法結構和概念之間的關系。
• 指令微調（Instruction-tuning）：在精選數據集上進一步訓練，使模型能生成更符合人類預期的響應。
• 人類反饋強化學習（RLHF）：通過人類評價結果對模型進行優化，使其輸出更符合用戶需求。

2） Agentic設計模式：邁向自主智能的關鍵

傳統LLM模型通常依賴單次提示完成任務，而Agentic設計模式則通過分步提示與循環優化，讓模型像人類一樣逐步解決問題。這種“智能代理”方法讓模型能夠自我規劃、自我反思，并整合工具以完成更復雜的任務。

舉例來說，Agentic模式下的AI就像一位經驗豐富的助手，不僅能幫你完成初稿，還能反復檢查、優化并最終呈現高質量的結果。這種方式為AI賦予了更強的自主能力。

03、Agentic設計模式：四大核心模式詳解

Agentic設計模式的核心在于通過模擬人類的推理與協作，使LLM更加自主高效。以下是四種關鍵設計模式，它們賦予AI“像人一樣思考與行動”的能力：

1） 反思模式（Reflection Pattern）：自我評估與優化

反思模式讓AI像人類一樣審視自身的輸出，從中找出問題并不斷改進。例如：

• 寫代碼時，模型可以生成初稿，然后自行檢查邏輯錯誤或效率問題，逐步優化代碼。
• 在內容創作中，AI可以反復修改文章，提升語句流暢性與觀點深度。

一個經典案例是Self-RAG（自我反思的檢索增強生成模型）：

• 它動態檢索相關信息，并使用“反思標記”評估生成內容的質量與相關性。
• 在生成過程中，模型反復調整信息，最終輸出更加精準的結果。

亮點：通過循環的自我檢查與改進，反思模式顯著提升了AI的準確性與可靠性。

2） 工具使用模式（Tool Use Pattern）：AI的“外部大腦”

工具使用模式擴展了AI的能力，使其不僅依賴內部知識，還能調用外部工具完成任務。

例如：

• AI可以搜索網頁、檢索數據庫，甚至執行復雜的編程任務。
• 在數據分析中，AI能夠調用Python等編程語言計算統計結果，或通過API獲取實時數據。

意義：這一模式讓AI從“靜態知識庫”進化為“動態問題解決者”，特別適合需要外部資源支持的場景，如實時翻譯、跨領域研究等。

3） 規劃模式（Planning Pattern）：任務分解的藝術

規劃模式賦予AI分解復雜任務并有條理執行的能力。

• 例如，在編寫程序時，AI會先規劃功能模塊的整體結構，再逐一實現具體功能，從而避免混亂或邏輯漏洞。
• 高級模式如ReAct（推理與行動），讓AI能夠邊思考邊行動，靈活應對復雜問題。

通過結合ReWOO（開放本體推理），AI還能在任務中動態整合多領域信息，根據最新情況實時調整計劃。這種“邊走邊看”的能力大大增強了AI的適應性。

4） 多代理模式（Multi-Agent Pattern）：AI團隊的協作

多代理模式將任務分配給多個專門化的AI代理，類似于人類團隊協作。

• 協作代理：各代理專注于特定領域，共同完成任務。
• 監督代理：一個中央代理負責協調其他代理，確保任務質量。
• 分層團隊：高層代理負責整體規劃，低層代理專注于具體執行。

案例：在需要文本分析與數據計算的任務中，文本代理解析上下文，數據代理完成統計分析，最后匯總結果。這種模式非常適合大規模或多階段項目。

04、Agentic設計模式的實際應用與潛力

1） 自主編程：AI代碼助手的崛起

Agentic工作流已被廣泛應用于AI編程領域。例如，Andrew Ng的研究表明，通過迭代優化的Agentic工作流，GPT-3.5在HumanEval編碼基準測試中的準確率從48.1%躍升至95.1%，接近人類水平。這一結果證明了Agentic設計在提升AI性能方面的巨大潛力。

2） 現實中的AI助手：從搜索到個性化服務

• 搜索優化：Gemini 2.0通過Agentic設計模式支持復雜查詢，能解答高級數學問題或跨模態問題（如圖文結合）。
• 個性化助手：Agentic模式下的AI可以記憶用戶偏好，根據需求動態調整回答方式，提供更貼合用戶的服務體驗。

3） 多領域探索：從游戲到機器人

• 在游戲中，AI能實時分析畫面，為玩家提供最佳策略建議。

在物理世界中，AI正被探索用于機器人操作，如路徑規劃或物品分類。

05、未來展望：AI如何更自主、更智能？

Agentic設計模式為AI自主化提供了新路徑。與單次任務執行相比，這種分步優化的方式更貼近人類的學習與推理過程。不僅提高了AI完成復雜任務的能力，還顯著增強了其在實際應用中的可靠性與靈活性。

未來，我們可以期待更多場景中的應用：

• 教育：AI導師根據學生的學習進度調整教學計劃。
• 醫療：AI助手協助醫生進行病歷分析與個性化治療方案制定。
• 商業：智能化客戶支持，實時響應并解決用戶問題。

06、結語

Agentic設計模式不僅是AI自主學習的突破，更是未來智能系統發展的關鍵。通過反思、工具調用、規劃與多代理協作，AI正在從單一的任務工具進化為多面手助手，為我們帶來更加高效、智能的未來。

本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

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