這個(gè)系列文章旨在為AI代理（AI Agent）提供全面的概述，深入研究其特征，組成部分和類型，同時(shí)探索其進(jìn)化，挑戰(zhàn)和潛在的未來方向。

在當(dāng)今數(shù)字化飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能（AI）已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，從智能家居設(shè)備到自動駕駛汽車，從智能客服到醫(yī)療診斷系統(tǒng)，AI智能體正以驚人的速度改變著我們的世界。那么，這些智能體是如何被設(shè)計(jì)和構(gòu)建的呢？今天，就讓我們一起深入探討AI智能體架構(gòu)的奧秘，從基礎(chǔ)架構(gòu)到前沿設(shè)計(jì)模式，一探究竟！

一、智能體架構(gòu)：智能體的“數(shù)字大腦”

想象一下，一個(gè)AI智能體就像一個(gè)擁有“眼睛”“大腦”和“雙手”的數(shù)字生物。“眼睛”是傳感器，負(fù)責(zé)感知外部環(huán)境；“大腦”是決策邏輯，負(fù)責(zé)處理信息并做出決策；“雙手”是執(zhí)行器，負(fù)責(zé)執(zhí)行決策。而智能體架構(gòu)，就是定義這些組件如何組織和相互作用的藍(lán)圖。它決定了智能體在響應(yīng)速度、處理復(fù)雜性、學(xué)習(xí)適應(yīng)性和資源需求等方面的能力。

選擇合適的架構(gòu)至關(guān)重要。例如，一個(gè)簡單的基于反射的智能體可能在實(shí)時(shí)反應(yīng)方面表現(xiàn)出色，但在長期規(guī)劃上可能無能為力；而一個(gè)深思熟慮的智能體可能能夠處理復(fù)雜的目標(biāo)，但需要更高的計(jì)算成本。理解這些權(quán)衡，可以幫助工程師將架構(gòu)與應(yīng)用領(lǐng)域相匹配，以實(shí)現(xiàn)最佳性能和可靠性。

二、智能體架構(gòu)的分類

智能體架構(gòu)大致可以分為以下幾類：反應(yīng)式架構(gòu)、深思熟慮架構(gòu)、混合架構(gòu)、神經(jīng)符號架構(gòu)和認(rèn)知架構(gòu)。接下來，我們將逐一深入了解這些架構(gòu)的特點(diǎn)、優(yōu)勢和應(yīng)用場景。

（一）反應(yīng)式架構(gòu)：快速決策的“直覺型”智能體

反應(yīng)式架構(gòu)是AI智能體設(shè)計(jì)中最簡單直接的模式。在這種架構(gòu)中，一個(gè)大型語言模型（LLM）首先分析當(dāng)前情況，確定下一步要采取的行動。然后，在環(huán)境中執(zhí)行該行動，產(chǎn)生觀察結(jié)果作為反饋。LLM處理這些觀察結(jié)果，重新評估下一步行動，選擇另一個(gè)行動，并繼續(xù)這個(gè)循環(huán)，直到任務(wù)完成。

反應(yīng)式架構(gòu)適用于需要瞬間決策且具有可預(yù)測、明確響應(yīng)的領(lǐng)域。例如，在機(jī)器人領(lǐng)域，一個(gè)掃地機(jī)器人或無人機(jī)可以反射性地避開障礙物，只要傳感器檢測到障礙物即可；在游戲領(lǐng)域，非玩家角色（NPC）可以根據(jù)玩家的行為做出即時(shí)反應(yīng)，比如當(dāng)玩家進(jìn)入視野時(shí)，敵方守衛(wèi)就會發(fā)動攻擊。

在工業(yè)環(huán)境中，簡單的監(jiān)控智能體可以在傳感器超出范圍時(shí)觸發(fā)警報(bào)或關(guān)閉設(shè)備。這些智能體在實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)中表現(xiàn)出色，但由于缺乏全局規(guī)劃，它們通常用于相對簡單或嚴(yán)格受限的任務(wù)，這些任務(wù)的所有情況都可以預(yù)先定義規(guī)則。

反應(yīng)式架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)在于速度。由于沒有復(fù)雜的推理開銷，決策可以在恒定時(shí)間內(nèi)完成，這在實(shí)時(shí)機(jī)器人或高頻交易等領(lǐng)域非常關(guān)鍵，這些領(lǐng)域的時(shí)間單位是毫秒。此外，反應(yīng)式智能體的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證相對簡單，因?yàn)樗鼈兊男袨橛梢?guī)則明確定義。

然而，反應(yīng)式架構(gòu)也有其局限性。由于它們不學(xué)習(xí)也不規(guī)劃，因此在處理未預(yù)見的情況或需要一系列行動才能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的問題時(shí)，適應(yīng)性較差。它們還傾向于短視，只優(yōu)化即時(shí)響應(yīng)，而不考慮長期后果。例如，一個(gè)反應(yīng)式機(jī)器人可能會在小圈子里無休止地徘徊，如果它的規(guī)則沒有包含一些戰(zhàn)略邏輯的話。這些局限性促使了更先進(jìn)架構(gòu)的發(fā)展，這些架構(gòu)引入了內(nèi)部狀態(tài)和推理。

實(shí)踐案例：構(gòu)建一個(gè)簡單的反應(yīng)式智能體

反應(yīng)式智能體的設(shè)計(jì)可以通過簡單的代碼實(shí)現(xiàn)。以下是一個(gè)基于Python和OpenAI的大型語言模型（LLM）構(gòu)建的簡單反應(yīng)式智能體的示例代碼：

from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

# 加載環(huán)境變量
_ = load_dotenv()
client = OpenAI()

# 定義智能體類
class Agent:
    def __init__(self, system=""):
        self.system = system
        self.messages = []
        if self.system:
            self.messages.append({"role": "system", "content": system})

    def __call__(self, message):
        self.messages.append({"role": "user", "content": message})
        result = self.execute()
        self.messages.append({"role": "assistant", "content": result})
        return result

    def execute(self):
        completion = client.chat.completions.create(
                        model="gpt-4o", 
                        temperature=0,
                        messages=self.messages)
        return completion.choices[0].message.content

在這個(gè)代碼中，我們定義了一個(gè)??Agent???類，它使用OpenAI的大型語言模型作為其“大腦”。智能體接收用戶輸入的消息，并通過調(diào)用??execute??方法生成響應(yīng)。這種簡單的架構(gòu)可以快速實(shí)現(xiàn)智能體的基本功能，適用于簡單的任務(wù)和場景。

（二）深思熟慮架構(gòu)：深謀遠(yuǎn)慮的“策略型”智能體

與反應(yīng)式智能體不同，深思熟慮智能體是基于模型、以目標(biāo)為導(dǎo)向的智能體，它們會在行動之前進(jìn)行推理。深思熟慮智能體會提前思考，使用內(nèi)部模型評估多種可能的行動，并選擇最佳計(jì)劃來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

這種架構(gòu)可以類比為國際象棋AI，它會提前規(guī)劃好幾步棋，而不是僅僅對每一步棋做出反應(yīng)。深思熟慮智能體的工作流程可以概括為：感知（接收環(huán)境中的新輸入）、建模（更新內(nèi)部世界模型）、推理（生成可能的計(jì)劃并模擬/評估其結(jié)果）和行動（執(zhí)行最佳計(jì)劃或朝著目標(biāo)邁出下一步）。

例如，在一個(gè)路徑規(guī)劃智能體中，“生成選項(xiàng)”可能會創(chuàng)建幾條路線路徑，“評估選項(xiàng)”則會選擇最短的安全路徑。這種架構(gòu)使智能體能夠考慮未來的后果，并優(yōu)化長期目標(biāo)。

示例代碼：深思熟慮智能體的偽代碼

以下是一個(gè)簡化版的深思熟慮智能體的偽代碼：

# 初始化狀態(tài)
initialize_state()

whileTrue:
    # 感知環(huán)境
    perceive_environment(state)
    # 生成可能的選項(xiàng)（計(jì)劃或行動）
    options = generate_options(state)
    # 評估選項(xiàng)（推理：選擇最佳計(jì)劃）
    best_option = evaluate_options(options)
    # 承諾執(zhí)行計(jì)劃（更新意圖）
    commit_to_plan(best_option, state)
    # 執(zhí)行下一步行動
    execute_next_action(best_option)
    # 如果目標(biāo)達(dá)成，則退出循環(huán)
    if goal_achieved(state):
        break

在這個(gè)偽代碼中，智能體通過感知環(huán)境、生成選項(xiàng)、評估選項(xiàng)和執(zhí)行行動的循環(huán)來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。這種架構(gòu)特別適合需要長期規(guī)劃和復(fù)雜決策的場景，例如自動駕駛汽車的路徑規(guī)劃或復(fù)雜任務(wù)的調(diào)度。

（三）混合架構(gòu)：速度與智慧的完美結(jié)合

混合智能體架構(gòu)將反應(yīng)式和深思熟慮系統(tǒng)結(jié)合起來，以在動態(tài)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)速度和智能的平衡。反應(yīng)式層可以即時(shí)響應(yīng)感官輸入（例如，避障），而深思熟慮層則使用內(nèi)部模型進(jìn)行目標(biāo)驅(qū)動的規(guī)劃（例如，路徑規(guī)劃）。這兩層通常并行工作，以平衡快速響應(yīng)和長期策略。

混合架構(gòu)通常按層次結(jié)構(gòu)組織：底層是反應(yīng)式（本能反應(yīng)），中間層（可選）負(fù)責(zé)排序/協(xié)調(diào)，頂層是深思熟慮（目標(biāo)推理和規(guī)劃）。一個(gè)協(xié)調(diào)機(jī)制（例如，監(jiān)督器或優(yōu)先級規(guī)則）會決定哪一層的輸出優(yōu)先。

這種架構(gòu)確保了安全性和效率，能夠適應(yīng)即時(shí)威脅和長期目標(biāo)。例如，當(dāng)感知到緊急情況時(shí)，智能體會優(yōu)先執(zhí)行反應(yīng)式模塊的快速反應(yīng)；而在非緊急情況下，智能體會更新內(nèi)部模型，并由深思熟慮規(guī)劃器根據(jù)當(dāng)前目標(biāo)制定行動計(jì)劃。

實(shí)踐案例：混合架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)邏輯

以下是一個(gè)混合架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)邏輯示例：

percept = sense_environment()

if is_urgent(percept):                      
    action = reactive_module(percept)       # 快速反射
else:
    update(world_model, percept)
    action = deliberative_planner(world_model, current_goal)

execute(action)

在這個(gè)邏輯中，智能體首先感知環(huán)境，如果感知到的信息是緊急的，則直接調(diào)用反應(yīng)式模塊進(jìn)行快速響應(yīng)；否則，更新內(nèi)部模型并調(diào)用深思熟慮規(guī)劃器制定行動計(jì)劃。這種架構(gòu)能夠在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效的任務(wù)執(zhí)行。

（四）神經(jīng)符號架構(gòu)：感知與推理的融合

神經(jīng)符號（或神經(jīng)符號）架構(gòu)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（用于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)）與符號AI（用于基于規(guī)則的推理）結(jié)合起來，使智能體既能感知復(fù)雜環(huán)境，又能對其進(jìn)行推理。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長模式識別（例如，圖像、語音），而符號系統(tǒng)則擅長邏輯推理和可解釋性。這種架構(gòu)的目標(biāo)是利用神經(jīng)感知和符號理解，做出智能且可解釋的決策。

神經(jīng)符號架構(gòu)有兩種主要的集成策略：順序集成和并行集成。在順序集成中，神經(jīng)模塊先處理原始輸入（例如，檢測異常），然后符號模塊對解釋后的輸出進(jìn)行推理；在并行集成中，神經(jīng)模塊和符號模塊同時(shí)工作，決策模塊融合兩者的輸出。

這種架構(gòu)使智能體能夠?qū)臄?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的見解與明確的規(guī)則結(jié)合起來，從而指導(dǎo)行動。例如，在一個(gè)醫(yī)療診斷場景中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分析患者的癥狀和檢查結(jié)果，提取關(guān)鍵特征；符號推理系統(tǒng)則可以根據(jù)醫(yī)學(xué)知識庫中的規(guī)則，對這些特征進(jìn)行推理，得出可能的疾病診斷。最終，決策模塊綜合兩者的輸出，為醫(yī)生提供一個(gè)全面的診斷建議。

示例代碼：神經(jīng)符號架構(gòu)的偽代碼

以下是一個(gè)神經(jīng)符號架構(gòu)的偽代碼示例：

percept = get_sensor_data()
nn_insights = neural_module.predict(percept)         # 感知（例如，檢測異常）
sym_facts = symbolic_module.update(percept)          # 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為邏輯事實(shí)
sym_conclusions = symbolic_module.infer(sym_facts)   # 應(yīng)用領(lǐng)域知識
decision = policy_module.decide(nn_insights, sym_conclusions)
execute(decision)

在這個(gè)偽代碼中，智能體通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和符號推理模塊分別處理感知數(shù)據(jù)和邏輯推理，最終由決策模塊綜合兩者的輸出，生成最終的行動決策。

（五）認(rèn)知架構(gòu)：模擬人類智能的“全能型”智能體

認(rèn)知架構(gòu)是旨在模擬人類智能的綜合性框架，通過將感知、記憶、推理和學(xué)習(xí)整合到一個(gè)統(tǒng)一的智能體系統(tǒng)中，使智能體能夠像人類一樣學(xué)習(xí)、規(guī)劃、解決問題和適應(yīng)環(huán)境。

這種架構(gòu)遵循人類認(rèn)知的“感知—思考—行動”循環(huán)：感知環(huán)境、更新工作記憶、使用產(chǎn)生式規(guī)則進(jìn)行推理和決策，并通過執(zhí)行器影響環(huán)境。例如，SOAR架構(gòu)和ACT-R架構(gòu)是認(rèn)知架構(gòu)的典型代表。

SOAR架構(gòu)于20世紀(jì)80年代開發(fā)，用于實(shí)現(xiàn)一般智能行為。它具有工作記憶（存儲當(dāng)前情況）和產(chǎn)生式記憶（存儲“如果—那么”規(guī)則），并采用通用子目標(biāo)設(shè)定機(jī)制，在遇到困難時(shí)設(shè)置子目標(biāo)。SOAR還具備學(xué)習(xí)能力，通過“塊化”將經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為新規(guī)則。它在AI飛行員、人形機(jī)器人和決策智能體等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

ACT-R架構(gòu)則基于認(rèn)知心理學(xué)，由多個(gè)專門模塊組成，如視覺模塊、運(yùn)動模塊和記憶模塊。每個(gè)模塊都有自己的緩沖區(qū)，用于臨時(shí)工作記憶，生產(chǎn)規(guī)則管理緩沖區(qū)之間的數(shù)據(jù)流動。ACT-R結(jié)合了符號推理和亞符號機(jī)制（如記憶激活）。

這些認(rèn)知架構(gòu)不僅用于構(gòu)建智能智能體，還幫助我們理解人類大腦的工作原理。它們適用于需要隨時(shí)間學(xué)習(xí)、處理多樣化任務(wù)并像人類一樣推理的智能體。

實(shí)踐案例：認(rèn)知架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)邏輯

以下是一個(gè)認(rèn)知架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)邏輯示例：

percept = perceive_environment()
update_working_memory(percept)
action = cognitive_reasoner.decide(working_memory)
execute(action)

在這個(gè)邏輯中，智能體通過感知環(huán)境、更新工作記憶、推理決策和執(zhí)行行動的循環(huán)來實(shí)現(xiàn)任務(wù)。這種架構(gòu)特別適合需要長期學(xué)習(xí)和適應(yīng)的場景，例如人形機(jī)器人或智能教育系統(tǒng)。

三、LangGraph中的智能體設(shè)計(jì)模式

智能體架構(gòu)和智能體設(shè)計(jì)模式密切相關(guān)，但它們在AI智能體開發(fā)中處于不同的抽象層次。

智能體架構(gòu)是指定義智能體如何構(gòu)建和運(yùn)行的結(jié)構(gòu)框架或藍(lán)圖，它涉及智能體的核心組件及其組織方式，可以看作是智能體的“骨架”。架構(gòu)主要關(guān)注系統(tǒng)的構(gòu)建方式，即低層次的機(jī)制以及數(shù)據(jù)或控制的流動。

而智能體設(shè)計(jì)模式則是更高層次的、可重復(fù)使用的策略或模板，用于解決基于智能體系統(tǒng)的特定問題。它們不太關(guān)注智能體內(nèi)部的具體細(xì)節(jié)，而是更多地指導(dǎo)行為或交互，使其能夠適應(yīng)不同的上下文環(huán)境。可以將它們視為實(shí)現(xiàn)特定結(jié)果的“配方”。

設(shè)計(jì)模式側(cè)重于“做什么”和“為什么”，即你希望智能體表現(xiàn)出什么樣的行為或能力，以及為什么這種行為或能力在給定場景中是有效的。

LangGraph將這些智能體架構(gòu)分為三大類：多智能體系統(tǒng)、規(guī)劃智能體和反思與批判。接下來，我們分別了解一下這些設(shè)計(jì)模式。

（一）多智能體系統(tǒng)：協(xié)同作戰(zhàn)的智能體團(tuán)隊(duì)

多智能體系統(tǒng)的設(shè)計(jì)模式主要關(guān)注如何讓多個(gè)智能體協(xié)同合作，以完成復(fù)雜的任務(wù)。這種模式的核心思想是“分而治之”，通過將任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，并分配給不同的智能體，從而提高任務(wù)的解決效率。

1. 多智能體網(wǎng)絡(luò)

在多智能體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，通過一個(gè)路由器將任務(wù)分配給專門的智能體。每個(gè)智能體負(fù)責(zé)解決特定的子任務(wù)，然后將結(jié)果反饋給路由器。這種架構(gòu)類似于一個(gè)高效的團(tuán)隊(duì)，每個(gè)成員都有自己的專長，通過協(xié)作完成整個(gè)任務(wù)。

例如，在一個(gè)智能物流系統(tǒng)中，多智能體網(wǎng)絡(luò)可以用于優(yōu)化貨物的配送路徑。路由器根據(jù)貨物的目的地、運(yùn)輸方式和時(shí)間要求等因素，將任務(wù)分配給不同的物流智能體。這些智能體分別負(fù)責(zé)規(guī)劃運(yùn)輸路線、安排運(yùn)輸車輛和監(jiān)控貨物狀態(tài)等子任務(wù)。通過這種方式，整個(gè)物流系統(tǒng)能夠高效地完成貨物的配送任務(wù)。

2. 多智能體監(jiān)督

多智能體監(jiān)督架構(gòu)與多智能體網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)類似，但區(qū)別在于有一個(gè)監(jiān)督智能體來協(xié)調(diào)不同的智能體，而不是路由器。監(jiān)督智能體負(fù)責(zé)分配任務(wù)、監(jiān)控智能體的執(zhí)行情況，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整。

這種架構(gòu)在需要對智能體的行為進(jìn)行嚴(yán)格控制和管理的場景中非常有效。例如，在一個(gè)智能工廠中，監(jiān)督智能體可以監(jiān)控生產(chǎn)線上的多個(gè)機(jī)器人智能體，確保它們按照預(yù)定的生產(chǎn)計(jì)劃和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行操作。如果某個(gè)機(jī)器人智能體出現(xiàn)問題，監(jiān)督智能體可以及時(shí)調(diào)整任務(wù)分配，避免生產(chǎn)中斷。

3. 層次化智能體團(tuán)隊(duì)

層次化智能體團(tuán)隊(duì)架構(gòu)源于“如果單個(gè)智能體不足以解決特定任務(wù)”的想法。在這種架構(gòu)中，監(jiān)督智能體不再直接協(xié)調(diào)多個(gè)智能體，而是協(xié)調(diào)由多個(gè)智能體組成的團(tuán)隊(duì)。

這種架構(gòu)適用于復(fù)雜任務(wù)的解決，例如在大型工程項(xiàng)目中，可以將項(xiàng)目分解為多個(gè)子項(xiàng)目，每個(gè)子項(xiàng)目由一個(gè)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)。監(jiān)督智能體負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)各個(gè)團(tuán)隊(duì)之間的合作，確保整個(gè)項(xiàng)目按照計(jì)劃進(jìn)行。這種架構(gòu)可以提高任務(wù)的解決效率和靈活性，同時(shí)也能夠更好地應(yīng)對復(fù)雜多變的環(huán)境。

（二）規(guī)劃智能體：有條不紊的智能體

規(guī)劃智能體的設(shè)計(jì)模式主要關(guān)注如何讓智能體能夠制定計(jì)劃并執(zhí)行任務(wù)。這種模式的核心思想是讓智能體具備前瞻性和規(guī)劃能力，從而能夠更高效地完成任務(wù)。

1. 計(jì)劃與執(zhí)行

在計(jì)劃與執(zhí)行架構(gòu)中，智能體首先根據(jù)給定的任務(wù)生成子任務(wù)，然后由單任務(wù)智能體解決這些子任務(wù)。如果任務(wù)完成，結(jié)果將反饋給規(guī)劃智能體。規(guī)劃智能體會根據(jù)結(jié)果制定不同的計(jì)劃。如果任務(wù)完成，規(guī)劃智能體將響應(yīng)用戶。

這種架構(gòu)類似于一個(gè)項(xiàng)目經(jīng)理和工人團(tuán)隊(duì)的合作。項(xiàng)目經(jīng)理根據(jù)項(xiàng)目目標(biāo)制定詳細(xì)的計(jì)劃，然后將任務(wù)分配給工人。工人根據(jù)計(jì)劃完成各自的任務(wù)，并將結(jié)果反饋給項(xiàng)目經(jīng)理。項(xiàng)目經(jīng)理根據(jù)工人的反饋調(diào)整計(jì)劃，確保項(xiàng)目順利進(jìn)行。這種架構(gòu)在需要明確任務(wù)分解和計(jì)劃制定的場景中非常有效，例如在軟件開發(fā)項(xiàng)目中，規(guī)劃智能體可以根據(jù)項(xiàng)目需求生成任務(wù)列表，然后分配給不同的開發(fā)人員完成。

2. 無觀察推理

在ReWOO架構(gòu)中，Xu等人引入了一個(gè)將多步規(guī)劃器與變量替換相結(jié)合的智能體，以優(yōu)化工具的使用。這種架構(gòu)與計(jì)劃與執(zhí)行架構(gòu)非常相似，但與傳統(tǒng)模型不同的是，它在每次行動后沒有觀察步驟。相反，整個(gè)計(jì)劃在一開始就創(chuàng)建好了，并且保持固定，不受后續(xù)觀察的影響。

這種架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是能夠減少不必要的觀察步驟，提高任務(wù)執(zhí)行的效率。例如，在一個(gè)自動化生產(chǎn)線中，智能體可以根據(jù)預(yù)先設(shè)定的計(jì)劃執(zhí)行任務(wù)，而不需要在每次行動后都進(jìn)行觀察和調(diào)整。這種架構(gòu)適用于任務(wù)環(huán)境相對穩(wěn)定，且不需要頻繁調(diào)整計(jì)劃的場景。

3. LLMCompiler

LLMCompiler是一種旨在加速智能體任務(wù)執(zhí)行的架構(gòu)，它通過在有向無環(huán)圖（DAG）中急切地執(zhí)行任務(wù)來實(shí)現(xiàn)。它還通過減少對LLM的調(diào)用次數(shù)，節(jié)省了冗余的令牌使用成本。它的計(jì)算圖包括三個(gè)主要組件：規(guī)劃器、任務(wù)獲取單元和連接器。

規(guī)劃器負(fù)責(zé)流式傳輸任務(wù)的DAG；任務(wù)獲取單元負(fù)責(zé)調(diào)度和執(zhí)行可執(zhí)行的任務(wù)；連接器則負(fù)責(zé)響應(yīng)用戶或觸發(fā)第二個(gè)計(jì)劃。這種架構(gòu)能夠有效地提高任務(wù)執(zhí)行的效率，同時(shí)降低計(jì)算成本。例如，在一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務(wù)中，LLMCompiler可以通過合理安排任務(wù)的執(zhí)行順序，充分利用計(jì)算資源，從而提高任務(wù)的處理速度。

（三）反思與批判：不斷學(xué)習(xí)與改進(jìn)的智能體

反思與批判的設(shè)計(jì)模式主要關(guān)注如何讓智能體能夠?qū)ψ约旱男袨檫M(jìn)行反思和批判，從而不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)。這種模式的核心思想是讓智能體具備自我評估和自我優(yōu)化的能力，從而能夠更好地適應(yīng)環(huán)境和任務(wù)的變化。

1. 基礎(chǔ)反思

反思智能體通過提示LLM反思其過去的行動，使其能夠隨著時(shí)間的推移學(xué)習(xí)和改進(jìn)。這種架構(gòu)包括兩個(gè)智能體：生成器和批判器。最簡單的例子可以是一個(gè)作家和一個(gè)批判者。作家根據(jù)用戶請求撰寫文本，批判者則對文本進(jìn)行審查，然后將他們的反思反饋給作家。這個(gè)循環(huán)會一直持續(xù)，直到達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)。

這種架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是能夠讓智能體不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)自己的行為。例如，在一個(gè)智能寫作系統(tǒng)中，生成器可以根據(jù)用戶的需求生成文本，批判器則對文本的質(zhì)量進(jìn)行評估，并提出改進(jìn)建議。通過這種方式，智能體能夠不斷提高文本的質(zhì)量，滿足用戶的需求。

2. 反思

反思架構(gòu)由Shinn等人設(shè)計(jì)，旨在通過語言反饋和自我反思進(jìn)行學(xué)習(xí)。智能體會明確地批判其對任務(wù)的響應(yīng)，以生成更高質(zhì)量的最終響應(yīng)，但這可能會以犧牲執(zhí)行時(shí)間為代價(jià)。反思智能體還包括工具執(zhí)行，與反思架構(gòu)形成對比。

這種架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是能夠讓智能體在執(zhí)行任務(wù)的過程中不斷反思和改進(jìn)自己的行為。例如，在一個(gè)智能問答系統(tǒng)中，反思智能體可以根據(jù)用戶的反饋對自己的回答進(jìn)行評估，并根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整回答策略。通過這種方式，智能體能夠不斷提高回答的質(zhì)量，更好地滿足用戶的需求。

3. 思想樹

思想樹（ToT）是由Yao等人提出的一種通用的LLM智能體搜索算法，它結(jié)合了反思/評估和簡單的搜索（在這種情況下是廣度優(yōu)先搜索，但也可以應(yīng)用深度優(yōu)先搜索或其他算法）。

這種架構(gòu)包括三個(gè)主要步驟：擴(kuò)展、評分和剪枝。首先，生成一個(gè)或多個(gè)問題的候選解決方案；然后，測量響應(yīng)的質(zhì)量；最后，保留前K個(gè)最佳候選方案。如果沒有找到解決方案（或者解決方案的質(zhì)量不足），則返回到“擴(kuò)展”步驟。這種架構(gòu)能夠有效地搜索問題的解決方案，并通過反思和評估提高解決方案的質(zhì)量。

4. 語言智能體樹搜索

語言智能體樹搜索（LATS）是由Zhou等人提出的一種通用的LLM智能體搜索算法，它結(jié)合了反思/評估和搜索（特別是蒙特卡洛樹搜索），以實(shí)現(xiàn)比類似技術(shù)（如ReACT、反思或思想樹）更好的整體任務(wù)性能。

這種架構(gòu)包括四個(gè)主要步驟：選擇、擴(kuò)展和模擬、反思+評估以及回溯。首先，根據(jù)步驟（2）的聚合獎勵選擇最佳的下一步行動。如果找到解決方案或達(dá)到最大搜索深度，則響應(yīng)；否則，繼續(xù)搜索。然后，選擇“最佳”的5個(gè)潛在行動并并行執(zhí)行。接下來，觀察這些行動的結(jié)果，并根據(jù)反思（和可能的外部反饋）對決策進(jìn)行評分。最后，根據(jù)結(jié)果更新根軌跡的分?jǐn)?shù)。這種架構(gòu)能夠有效地搜索問題的解決方案，并通過反思和評估提高解決方案的質(zhì)量。

5. 自我發(fā)現(xiàn)智能體

自我發(fā)現(xiàn)智能體是一種幫助大型語言模型（LLM）找到解決復(fù)雜問題的最佳方法的架構(gòu)。它首先為每個(gè)問題找到一個(gè)獨(dú)特的計(jì)劃，通過選擇和改變基本推理步驟來實(shí)現(xiàn)。然后，它使用這個(gè)計(jì)劃逐步解決問題。通過這種方式，LLM可以使用不同的推理工具，并根據(jù)問題進(jìn)行調(diào)整，從而比僅使用一種方法更有效地解決問題。

這種架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是能夠?yàn)槊總€(gè)任務(wù)自動生成獨(dú)特的推理策略。例如，在一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題求解場景中，自我發(fā)現(xiàn)智能體可以根據(jù)問題的特點(diǎn)選擇合適的推理步驟和方法，從而更高效地解決問題。這種架構(gòu)適用于需要解決多樣化和復(fù)雜問題的場景。

四、總結(jié)：智能體架構(gòu)的未來展望

在本文中，我們深入探討了智能體架構(gòu)的演變，從傳統(tǒng)的反應(yīng)式和深思熟慮架構(gòu)到更先進(jìn)的混合架構(gòu)、神經(jīng)符號架構(gòu)和認(rèn)知架構(gòu)。我們還探討了這些基礎(chǔ)概念如何與現(xiàn)代實(shí)現(xiàn)相結(jié)合，例如LangGraph中的強(qiáng)大智能體設(shè)計(jì)模式，包括規(guī)劃、協(xié)作、反思和批判。隨著我們繼續(xù)構(gòu)建越來越智能和自主的系統(tǒng)，理解和應(yīng)用這些架構(gòu)原則將是解鎖可擴(kuò)展、模塊化和目標(biāo)驅(qū)動的AI解決方案的關(guān)鍵。

未來的AI將不僅僅局限于孤立的智能，而是通過協(xié)調(diào)、反思和有目的的智能體團(tuán)隊(duì)合作來解決復(fù)雜任務(wù)。這些智能體將具備更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)能力和協(xié)作能力，能夠更好地應(yīng)對復(fù)雜多變的環(huán)境和任務(wù)需求。通過不斷探索和創(chuàng)新智能體架構(gòu)，我們將能夠打造出更加智能、高效和可靠的AI系統(tǒng)，為人類社會的發(fā)展帶來更大的價(jià)值。

讓我們一起期待智能體架構(gòu)在未來的發(fā)展，見證AI技術(shù)的無限可能！

本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/gECNqazBuadfAJY_j-qvqw??