大家好，我是老渡。

昨天在公司聽了清華大學智能產業研究院現場分享的AI醫院小鎮。

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這是一個虛擬世界，所有的醫生、護士、患者都是由LLM驅動的Agent智能體，可以自主交互。它們模擬了整個診病看病的過程，在涵蓋主要呼吸道疾病的MedQA數據集子集上，實現高達93.06%的最新準確率。

一個優秀的智能體，離不開優秀的設計模式?？赐赀@個案例，我趕緊拜讀了吳恩達老師最近發表的 4 種主要的Agent設計模式。

吳恩達是人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之一

然后，趕緊整理出來，跟大家分享一下。

模式一、反思（Reflection）

在這個模式里大模型第一次生成的結果并不直接輸出，而是把結果重新丟給大模型讓其檢查、評估。

它會得出第二版本的結果，而這個版本的結果可能比第一版本工作得更好。

用孔子的話說這叫“吾日三省吾身”。

在這個模式里編寫的具體Prompt可以運用我們之前分享幾個推理模式，如：少樣本(Few-shot)、思維鏈(CoT)、思維樹(ToT)、ReAct等等。

這一模式的核心目的是，在不借助外力的情況下，將大模型的推理能力盡可能發揮到極致。

模式二、工具使用（Tool Use）

這一模式是讓智能體能夠利用外部工具執行特定的任務。

說白了就是“搖人，專業事交給專業人”。

大模型本質是文本預測，并沒有算數、執行代碼等能力。遇到這些任務，我們可以讓大模型生成式子、代碼，然后調用計算器、代碼解釋器來完成。

這個模式的Agent有了外力的幫助，似乎可以變得更強大了。

模式三、規劃（Planning）

這種模式是讓智能體將一個復雜任務分解成一系列簡單的小任務，然后逐一解決。

其實就是“要把大象放冰箱，攏共分幾步”，剛聽到這個問題是一臉懵逼，但當看到下圖的時候，一下子就豁然開朗了。

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模式四、多智能體協作（Multiagent Collaboration）

上一個模式的Agent將復雜任務拆解之后，自然而然就需要多個Agent各司其職，相互協作，共同完成復雜的任務。

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之前我們分享過一個開源AI程序員GPT Pilot，他的設計思路就是多Agent模式，模擬了產品經理、架構師、程序員、測試各種角色，完成軟件開發任務。

文章開頭介紹的AI醫院小鎮也是這個模式，后續我也會分享這個模式的實踐案例。