学习是一场持续的旅程，无论是人类还是AI模型都概莫能外。随着技术的进步，AI模型已经具备了自我学习的能力。在人工智能领域，特别是大型语言模型（LLMs）的发展中（LLM的擅长与不擅长：深入剖析大语言模型的能力边界），一个关键问题逐渐浮现：这些模型能否像人类一样自主学习？答案是肯定的。为了更好地理解这一过程，我们可以回顾大学时代学习C++、Java和Python等编程语言的经历。掌握这些语言不仅需要理解语法、语义和实际应用，还需要不断练习和从他人那里学习。同样地，LLMs也能从自身思考、专业知识和其他媒介中学习。然而，成为某一领域的专家，对于人类和LLMs来说都是一条充满挑战的道路。我们了解人类的学习过程和决策能力，但LLMs的训练过程是怎样的呢？今天我们一起探讨这一主题，并引入Agentic AI设计模式，以揭示AI系统如何实现更高水平的自主性。
Agentic AI设计模式的诞生
在AI领域，特别是在LLMs的发展中，一个关键的问题是如何使模型能够更自主地学习和执行任务。传统的AI系统往往依赖于人类的明确指令和预设规则，缺乏自主性和适应性。为了克服这一局限，研究者们提出了Agentic AI设计模式的概念（Agentic方法减少LLM幻觉：深度解析与实践（文末含代码））。这些模式旨在通过模仿人类的迭代问题解决方式，增强AI系统的自主性和能力。它们允许AI模型在完成任务时进行自我反思、利用外部工具、制定计划和与其他系统协作，从而实现更高效、更智能的工作流程。
四大Agentic AI设计模式
1. 反射模式（Reflection Pattern）
反射模式是提升AI系统自主性和智能性的关键所在。它强调AI模型应具备评价和改进自身输出的能力。想象一下，一个LLM像人类审稿人一样审查其生成的文本或代码，识别错误、遗漏或需要改进的地方，并提出改进建议。这一过程可以迭代多次，直到产生精炼、完美的结果。
在内容创作、问题解决或代码生成等需要精确性的任务中，反射模式尤为重要。通过自我引导的更正，模型可以提高其准确性和可靠性。例如，SELF-RAG（Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation）框架就是一个应用反射模式的成功案例。它通过动态检索信息和利用反射令牌评估生成文本的质量，显著提高了语言模型的准确性和事实性。
2. 工具使用模式（Tool Use Pattern）
工具使用模式进一步扩展了LLMs的能力范围。它允许AI模型与外部工具和资源交互，以增强其问题解决能力。这意味着LLMs不再仅仅依赖于内部计算或知识，而是可以访问数据库、搜索网络或执行复杂的函数，如通过Python等编程语言。
例如，一个LLM可以被提示从网络上检索特定查询的数据，分析这些数据，并将其整合到输出中。或者，它可能被要求计算统计结果、生成图像或操作电子表格——这些任务远远超出了简单文本生成的范畴。通过利用工具，LLMs从静态知识库转变为能够与外部系统交互以实现目标的动态代理，从而在实际应用中展现出更大的实用性。
3. 规划模式（Planning Pattern）
规划模式使LLMs能够将大型、复杂的任务分解为更小、更易于管理的组件。它赋予AI模型应对请求并战略性地规划实现目标所需步骤的能力。与线性或临时处理问题的方式不同，采用规划模式的LLM会创建一个子任务路线图，确定最高效的路径以完成任务。
在编程场景中，LLM会首先概述整体结构，然后实施单个函数。这种方法避免了混淆或逻辑漫游，并使AI专注于主要目标。ReAct（Reasoning and Acting）和ReWOO（Reasoning With Open Ontology）是规划模式的进一步扩展，它们将决策制定和情境推理整合到规划过程中。ReAct允许LLM在推理（思考问题）和行动（执行任务）之间动态交替，从而实现更灵活和自适应的规划。而ReWOO则通过使用开放世界本体来指导推理，使LLM能够纳入更广泛的情境信息和跨领域知识，从而做出更明智的决策。
4. 多代理协作模式（Multi-Agent Pattern）
多代理（哪款Multi-Agent框架更胜一筹？深入剖析五大热门选项）协作模式基于委托的概念，类似于人类团队中的项目管理。它涉及将不同的代理（即具有特定角色或功能的LLM实例）分配给各种子任务。这些代理可以独立工作，同时也可以通过沟通和协作来实现统一的结果。
多代理协作模式包括多种类型：协作代理、监督代理和层次团队。在协作代理中，多个代理共同处理任务的不同部分，分享进度并共同构建统一的结果。每个代理可能专注于不同的领域。在监督代理中，一个中央监督代理管理其他代理，协调它们的活动并验证结果以确保质量。而在层次团队中，一个结构化的系统中，高级代理监督低级代理，决策通过层级传递以完成复杂任务。
例如，在处理既需要文本分析又需要数值计算的任务时，两个单独的代理可以分别处理这些任务，并共享结果以形成综合解决方案。一个代理可能专注于理解上下文，而另一个处理数据，它们共同提供全面的响应。这种模式特别适用于解决大型或复杂问题，这些问题需要多样化的技能集。
Agentic AI设计模式的实际应用与影响
Agentic AI设计模式不仅在理论上具有创新性，而且在实践中已展现出显著的成效。以GPT-3.5和GPT-4为例，这些模型在零样本设置下的表现已经相当出色。然而，当它们被整合到迭代代理工作流程（即Agentic工作流程）中时，其性能得到了显著提升。GPT-3.5在采用这种工作流程后，准确性飙升至95.1%，接近人类水平的编码熟练度。这一发现强调了迭代工作流程在增强AI模型性能方面的变革性潜力，预示着未来AI辅助编码可能高度依赖于这些更先进、更自适应的框架，而不仅仅是依赖于模型大小或架构的改进。
在实际应用中，Agentic AI设计模式已经广泛应用于各个领域。在软件开发领域，通过反射模式和工具使用模式，LLMs能够自动生成高质量的代码，并通过迭代改进达到最佳效果。在数据分析领域，规划模式和多代理协作模式使得LLMs能够高效地处理大规模数据集，并提供准确的洞察和分析。在创意产业中，反射模式和工具使用模式也为艺术家和设计师提供了前所未有的创意支持和灵感来源。
Agentic AI设计模式代表了AI领域的一次重大飞跃。它们通过引入迭代工作流程和自主性问题解决策略，显著提升了LLMs的自主性和效率。反射模式提高了准确性和质量，工具使用模式实现了动态和现实的交互，规划模式提供了解决复杂任务的路线图，而多代理协作模式则确保了多个代理之间的有效协作。这些模式共同构成了构建更智能、更自主AI系统的基础，使它们能够应对现实世界的挑战。
随着技术的不断发展，Agentic AI设计模式将在未来发挥越来越重要的作用。它们将推动AI系统向更高水平的智能性和自主性迈进，为人类带来前所未有的便利和效益。
