4种革新性AI Agent工作流设计模式全解析

导读：

AI Agent是指能够在特定环境中自主执行任务的人工智能系统，不仅接收任务，还自主制定和执行工作计划，并在过程中不断自我评估和调整，类似于人类在创造性任务中的思考和修正过程。AI Agent的四种关键设计模式是实现高效执行复杂任务的基础，共同构成了AI Agent的能力框架。本文将深入解析这四种关键设计模式。

AI Agent的四种关键设计模式如下：

反思：LLM检查自己的工作，以提出改进方法。
使用工具：LLM使用网络搜索、代码执行或任何其他功能来帮助收集信息、采取行动或处理数据。
规划：LLM提出并执行一个多步骤计划来实现目标。
多智能体协作：多个 AI 智能体一起工作，分配任务并讨论和辩论想法，提出比单个智能体更好的解决方案。

1. 反思

如图1所示，反思模式允许AI Agent在完成任务后对自身的输出进行再次审视和评估。在这种模式下，AI Agent不仅能执行任务，还能像人类专家一样，对自己的工作进行批判性思考。

案例：

AI Agent可能会生成一段代码，然后根据预设的标准或反馈，自我检查代码的正确性、效率和结构，并提出可能的改进措施。这种自我监督和修正的能力，使得AI Agent在执行任务时能够不断提高准确性和效率。

2. 工具使用

工具使用如图2所示，它赋予AI Agent使用外部工具和资源的能力，以此来扩展其功能和提高生产效率。该模式下，AI Agent可以搜索网页、生成和运行代码、分析数据等，利用各种工具来收集信息、执行操作。

案例：

AI Agent可能会使用图像处理工具来分析和处理图像数据，或者调用API来获取和整合外部信息。这样的能力使得AI Agent不再局限于内置的知识库，而是能够与外部系统交互，从而更好地适应多变的任务需求。

3. 规划

规划模式强调AI Agent在面对复杂任务时，能够进行系统性的规划和步骤分解。如图3所示，AI Agent不仅能够理解任务的整体目标，还能够制定出详细的行动计划，并按照计划逐步推进任务流程。该模式下，AI Agent能够展现出类似人类的前瞻性和策略性思维。例如，AI Agent可能会在进行项目管理时，先确定项目的主要里程碑，然后为每个里程碑制定具体的执行步骤和时间表，确保项目能够有序进行。

案例：

AI Agent可以根据给定的目标自动规划出实现路径，比如在开发一个新项目时，它能够规划出研究、设计、编码、测试等一系列步骤，并自动执行这一计划，甚至在遇到问题时重新规划以绕过障碍。

4. 多Agent协作

Agent协作突出了多个AI Agent之间的合作和协调。如图4所示，在这种模式下，每个AI Agent都可以扮演特定的角色，并与其他AI Agent共同协作以完成复杂的任务。这种合作可以模拟真实世界中的团队工作流程，通过代理间的互补和协同作用，提高整体的执行效率和创新能力。

案例：

在一个开源软件开发项目中，一个AI Agent可能负责编写代码，另一个AI Agent则负责代码审查和测试，通过这样的分工合作来共同推动项目的成功完成。

总结

AI Agent智能工作流在多个行业中展现出实际应用的巨大潜力，这些智能体在编程、研究和多模态任务处理等领域的应用，智能体工作流将在未来几年内极大扩展AI的能力边界。无疑，这四种设计模式的结合使用，不仅能够提升AI Agent在单个任务中的执行能力，还为它在更广泛的应用场景中进行协作和创新提供了可能。随着这些模式的进一步发展和完善，AI Agent将在未来的工作流程中发挥更加关键的作用，推动各行各业向智能化转型。

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作者简介：
王吉伟，AIGC领域的资深观察家、分析师和布道者，对AI Agent的发展和应用等有系统的梳理和深入的思考。目前重点研究AIGC、AI Agent及超自动化在各行业的落地应用与创业创新，作品遍布各大内容平台、学术网站及杂志。《一本书读懂AI Agent：技术、应用与商业》作者
文章来源：IT阅读排行榜
本文摘编自《一本书读懂AI Agent：技术、应用与商业》，王吉伟 著，机械工业出版社出版，经出版方授权发布，转载请标明文章来源。

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发布人：白钰