AI 工具中的 Agent：从理论到实践
如今，Agent 技术已经从实验室走向实际应用，各大科技公司纷纷推出了自己的 Agent 产品：
• Coze：字节跳动推出的低代码 Agent 开发平台，允许用户通过拖拽式界面快速创建和部署 AI Agent，支持多渠道分发（如网站、微信、Telegram），内置丰富的插件生态系统 • AgentBuilder：专注于企业级 Agent 构建的平台，支持连接企业内部数据源和工具，可以创建具有特定领域知识的专业 Agent，适合构建客服、销售和内部知识管理等应用 • Manus：专为创意工作者设计的 AI 助手，使用多 Agent 架构，包括编剧、导演和评论家等角色协作完成内容创作，特别适合视频脚本和故事创作 • Cursor：基于 AI 的代码编辑器，集成了强大的 Agent 功能，可以理解整个代码库，提供上下文感知的代码补全和重构建议 • AutoGPT：可以自主完成复杂任务的 Agent，能够分解目标、制定计划并执行，适合长期任务 • Microsoft Copilot：微软的 AI 助手，集成在 Office 和 Windows 中，能够帮助用户编写文档、分析数据 • Devin：号称"世界上第一个 AI 软件工程师"，能够独立开发完整的软件项目 • ContinueDev：开源的 AI 编程助手，使用多 Agent 协作模式，包括代码生成、代码审查和测试生成等专门 Agent
这些工具展示了 Agent 技术的多样性和实用性，从内容创作到软件开发，从数据分析到代码重构，Agent 正在改变我们与技术交互的方式。值得注意的是，许多最新的工具已经开始采用多 Agent 协作架构，以提供更专业、更全面的服务。
什么是 AI Agent？为什么它如此重要？
还记得《钢铁侠》中的 Jarvis 吗？能够理解托尼·斯塔克的指令，帮助他完成各种任务，甚至主动提供建议。AI Agent 正是朝着这个方向发展的技术，它不仅能理解你的需求，还能主动规划、采取行动并持续学习。
与传统的聊天机器人不同，Agent 具有自主性和目标导向的特点，能够通过多次迭代来完成复杂任务。根据最新研究，一个完整的 Agent 由三部分组成：
• 大脑（Brain）：由大语言模型提供智能，负责思考和决策 • 感知（Perception）：接收和理解环境信息，相当于 Agent 的"眼睛"和"耳朵" • 行动（Action）：执行具体操作，调用工具和 API，与外部世界交互
? 小贴士：Agent 通常会被赋予特定角色（Persona），如"专业程序员"、"市场分析师"等，这些角色定义了 Agent 的专长和行为方式。
Agent 架构的两大流派：单打独斗 vs 团队协作
在 AI 研究社区，目前存在一场关于哪种 Agent 架构更有效的争论。就像人类社会中有些任务适合独立完成，有些则需要团队协作一样，Agent 架构也分为两大类：
Agent 架构策略模式单 Agent 架构独立完成任务多 Agent 架构团队协作模式通用模式ReAct思考-行动-观察循环Reflexion自我反思与纠错LATS树搜索规划路径Self-Ask自问自答分解问题垂直架构有领导层级协作水平架构平等协作讨论AgentVerse动态团队构建DyLAN优胜劣汰竞争机制MetaGPT结构化输出协作Plan-Execute规划与执行分离ReWOO变量引用减少通信LLMCompiler并行执行提速
这两种架构就像"独行侠"和"团队作战"的区别，各有优势，适用于不同场景。
单 Agent 架构：一个人的战斗
单 Agent 架构就像一个全能选手，独自完成从思考到执行的全过程。它适合那些任务明确、流程清晰的场景。
? 经典案例
1️⃣ ReAct：思考与行动的循环
ReAct（Reasoning + Action）采用"思考-行动-观察"的循环方式工作，让 Agent 能够边思考边行动：
分析状态制定计划执行操作调用工具获取结果环境反馈思考 Reasoning行动 Acting观察 Observing
核心优势：
• 减少幻觉（幻觉率仅为 6%，远低于传统方法） • 自我纠错能力强 • 决策过程透明可解释 • 适合需要多工具交互的复杂任务
论文例子
ReAct 已被广泛应用于 LangChain、AutoGPT、CLine 等主流 Agent 框架或工具中。
2️⃣ Reflexion：会自我反思的 Agent
Reflexion[1] 引入了自我反思机制，就像人类在犯错后会反思一样。它能够：
• 分析自己的错误 • 通过语言反馈进行自我纠正 • 维护长期记忆以改进未来决策
3️⃣ LATS：像下棋一样规划未来
LATS[2]（Language Agent Tree Search）使用树搜索算法，像国际象棋大师一样思考多步ahead：
• 探索多条可能的行动路径 • 评估每条路径的可能结果 • 选择最优路径执行
4️⃣ Self-Ask：自问自答的问题分解
Self-Ask[3] 是一种通过自问自答方式分解复杂问题的策略，让 Agent 像侦探一样逐步推理：
主问题自问: 子问题1自答: 子问题1的答案自问: 子问题2自答: 子问题2的答案综合答案
论文例子：
工作原理：Self-Ask 通过"问题分解→自问自答→信息整合"的流程，将复杂问题拆解为可管理的子问题，逐一解决后综合答案。
核心优势：
• 系统性分解：使复杂问题变得可解，减少关键信息遗漏 • 推理透明化：整个推理过程清晰可见，便于调试和理解 • 提高准确性：在多跳推理任务中比标准提示提高了 10-15% 的准确率
适用于多步骤推理问题、需要组合多个信息片段的查询，以及需要从多个来源收集整合信息的任务。
多 Agent 架构：团队的力量
多 Agent 架构就像一个专业团队，每个成员负责自己擅长的领域。根据组织结构，可以分为两种类型：
? 垂直架构：有领导的团队
垂直架构中，一个 Agent 担任领导角色，其他 Agent 向其汇报。这种结构有明确的分工和责任链。
AgentVerse：动态团队构建
AgentVerse[4] 是一个多 Agent 协作框架，它根据任务需求动态组建专业团队：
• 角色分配：根据任务自动选择合适的 Agent 角色 • 协作机制：设计了专门的通信协议，确保 Agent 之间有效沟通 • 动态调整：可以根据任务进展调整团队结构
AgentVerse架构
使用agentVerse生成计算器的例子
第一轮，团队成员包括程序员、ui/ux程序员、软件测试人员、架构师；
第二轮，团队通过决策生成了反馈、代码优化，最终确保所有功能完善；
相对于单个Agent，多 Agent 架构能更高效地处理复杂任务。
DyLAN：优胜劣汰的竞争机制
DyLAN[5]（Dynamic LLM Agent Network）引入了一种创新的"优胜劣汰"机制：
• 多个 Agent 同时解决同一问题 • 系统评估每个 Agent 的表现 • 保留表现最好的 Agent，淘汰表现差的 • 通过这种"进化"方式不断提高整体性能
使用DyLAN模式生成代码
如上图，使用代码审核，单元测试，语法检查等工具验证生成效果，通过多轮迭代，生成最终代码结果。
可以看出这种模式相当消耗Tokens
? 水平架构：平等协作的团队
水平架构中，所有 Agent 地位平等，通过讨论和协商达成共识。这种结构更像是一个专家研讨会。
讨论讨论讨论讨论讨论讨论Agent 1Agent 2Agent 3Agent 4
MetaGPT：结构化输出的协作
MetaGPT[6] 是一个基于水平架构的多 Agent 框架，它的特点是：
• 角色专业化：每个 Agent 扮演特定专业角色（如产品经理、架构师、开发者） • 结构化输出：使用标准化格式（如 JSON、Markdown）进行沟通 • 异步协作：Agent 之间可以异步工作，减少等待时间
一个软件开发公司的例子
? 多 Agent 架构的明星产品
多 Agent 架构已经在实际产品中得到应用，以下是几个典型案例：
• Manus：使用多个创意角色（编剧、导演、评论家）协作创作内容 • ContinueDev：多个专业 Agent 协作完成软件开发任务 • AutoGen：微软开源的多 Agent 框架，支持自定义 Agent 角色和协作模式
通用模式：适用于各种架构的策略
除了特定的架构外，还有一些通用模式可以应用于不同类型的 Agent 系统：
? Plan-Execute 模式：规划与执行分离
Plan-Execute 是一种将规划和执行分离的模式，类似于"先想后做"：
工作流程：
1. 规划阶段：Agent 分析任务，制定详细步骤计划 2. 执行阶段：按照计划逐步执行，可能调用工具或API 3. 反馈循环：执行结果可能触发重新规划
核心优势：
• 减少错误：先规划再执行，避免盲目行动 • 提高效率：计划可以优化执行路径，减少不必要的操作 • 可解释性：计划提供了决策过程的清晰记录
? ReWOO：变量引用的魔力
ReWOO[7]（Reasoning Without Observation）是一种通过变量引用减少通信成本的模式：
工作流程：
1. 任务分解：将复杂任务分解为多个子任务 2. 变量存储：每个子任务的结果存储为变量 3. 变量引用：后续步骤通过引用变量获取之前的结果 4. 结果整合：最终整合所有变量，生成完整结果
核心优势：
• 减少重复计算：避免重复生成已有信息 • 提高一致性：确保整个过程中使用相同的中间结果 • 降低通信成本：通过变量引用而非完整内容传递，减少token消耗
⚡ LLMCompiler：并行执行的加速器
LLMCompiler[8] 是一种通过并行执行提高效率的模式，适合有多个独立子任务的场景：
工作原理：LLMCompiler 分析任务依赖关系，构建执行图，并同时执行互不依赖的子任务，最后整合结果。实验表明，这种方法可将任务完成时间缩短 2-3 倍。
核心优势：
• 并行处理：同时执行多个独立子任务，显著节省时间 • 智能依赖管理：自动识别任务间依赖，确保执行顺序正确 • 资源优化：充分利用计算资源，提高系统效率
适用于多源数据收集、批量处理和复杂工作流等场景，能有效提升处理复杂任务的效率。
Agent 架构与模式对照表
以下表格可以帮助你根据任务特点选择合适的 Agent 架构和模式：
总结与未来展望
AI Agent 技术正在快速发展，从单一 Agent 到多 Agent 协作，从简单任务到复杂工作流，各种架构和模式不断涌现。选择合适的 Agent 架构是构建高效 AI 系统的关键。
未来，我们可以期待：
• 更智能的协作机制：Agent 之间的协作将更加自然和高效 • 自适应架构：系统能够根据任务自动选择最佳架构 • 人机协作增强：Agent 将更好地与人类协作，形成人机混合团队 • 领域专精化：出现更多针对特定领域优化的 Agent 架构
无论是单 Agent 的"独行侠"还是多 Agent 的"团队作战"，选择合适的架构和策略，才能发挥 AI 的最大潜力，构建真正智能、高效的系统。
