智能创作

Agent 的基本架构

2024 年 12 月 19 日

根据《A survey on large language model based autonomous agents》智能体综述文章，Agent核心是需要具备以下几个核心特性与模块：

Profile模块： Profile 模块的目的主要是做Agent角色认定，回答的核心问题有: 我是谁？我在哪？我该干什么？无论是在当前的人与人之间的协同，还是人与智能体的协同，亦或是智能体与智能体间的协同。
Memory模块: Memory即记忆模块，主要用来存储、获取、检索信息。
Planning模块: 制定计划，可以根据过去的行为与目标动态规划下一步的行动。
Action模块: 执行模块，执行智能体的具体决策。

角色模块的目的是识别代理的角色。代理通常通过承担特定角色来执行任务，如程序员、教师和领域专家。角色模块通过将代理的配置文件写入提示中，影响LLM的行为。代理配置文件通常包括基本信息（如年龄、性别和职业）、心理学信息（反映代理的个性）和社交信息（详细说明代理之间的关系）。

角色生成策略：

记忆模块在代理架构设计中起着非常重要的作用。它存储从环境中感知到的信息，并利用记录的记忆来促进未来的行动。记忆模块帮助代理积累经验、自我进化，并以更一致、合理和有效的方式行事。

记忆结构：

记忆格式：

记忆操作：

规划模块旨在赋予代理类似人类的能力，即将复杂任务分解为更简单的子任务并分别解决。规划模块根据代理在规划过程中是否可以接收反馈分为两类：无反馈规划和有反馈规划。

无反馈规划：

单路径推理：最终任务被分解为几个中间步骤，每个步骤只导致一个后续步骤。例如，Chain of Thought（CoT）和Zero-shot-CoT使用推理步骤作为提示。
多路径推理：推理步骤被组织成树状结构，每个中间步骤可能有多个后续步骤。例如，Self-consistent CoT（CoT-SC）和Tree of Thoughts（ToT）使用树状推理结构生成计划。
外部规划器：利用外部规划器生成计划。例如，LLM+P和LLM-DP使用外部规划器处理PDDL。

有反馈规划：

行动模块负责将代理的决策转化为具体的结果。该模块位于最下游位置，直接与环境交互。行动模块受到角色、记忆和规划模块的影响。

行动目标：

行动生成：

行动空间：

行动影响：

通过上述模块的协同作用，基于LLM的自主代理能够模拟人类行为，有效执行多样化任务。

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