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建立有效的代理

2024-12-27 11:29  5

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# 建立有效的代理 ## 1. 什么是代理？ ### 1.1 定义 #### 自主系统：完全独立运行，使用各种工具完成复杂任务。 #### 规范性实现：遵循预定义工作流程的系统。 ### 1.2 工作流 vs 代理 #### 工作流：通过预定义代码路径协调LLM和工具。 #### 代理：LLM动态指导其自身流程和工具使用。 ## 2. 何时（以及何时不使用）使用代理 ### 2.1 使用代理的时机 #### 复杂任务：需要大规模灵活性和模型驱动的决策。 #### 权衡：牺牲延迟和成本换取更好的任务性能。 ### 2.2 不使用代理的时机 #### 简单任务：使用检索和上下文示例优化单个LLM调用。 ## 3. 何时以及如何使用框架 ### 3.1 常用框架 #### LangChain的LangGraph #### Amazon Bedrock的AI Agent框架 #### Rivet #### Vellum ### 3.2 使用框架的建议 #### 直接使用LLM API：许多模式只需几行代码即可实现。 #### 了解底层代码：避免错误假设。 ## 4. 构建块、工作流和代理 ### 4.1 构建模块：增强型LLM #### 检索、工具和记忆：增强LLM功能。 #### 定制和界面：根据用例定制功能，提供简单、有据可查的界面。 ### 4.2 工作流：提示链接 #### 任务分解：将任务分解为一系列步骤。 #### 适用场景：可以轻松、干净地将任务分解为固定子任务。 ### 4.3 工作流：路由 #### 输入分类：将输入分类并定向到专门的后续任务。 #### 适用场景：复杂任务中存在不同的类别，最好分别处理。 ### 4.4 工作流：并行化 #### 分段和投票：将任务分解为并行运行的独立子任务，或多次运行相同的任务。 #### 适用场景：需要多个视角或尝试以获得更高置信度的结果。 ### 4.5 工作流：Orchestrator-workers #### 任务分解和综合：中央LLM动态地分解任务，委托给worker LLM，并综合结果。 #### 适用场景：无法预测所需子任务的复杂任务。 ### 4.6 工作流：评估器-优化器 #### 迭代改进：一个LLM生成响应，另一个提供评估和反馈。 #### 适用场景：有明确的评估标准，迭代改进提供可衡量的价值。 ### 4.7 代理 #### 自主性：独立规划和操作，可能返回人类获取更多信息或判断。 #### 适用场景：开放式问题，无法预测所需的步骤数。 ## 5. 组合和定制这些模式 ### 非规定性：开发人员可以塑造和组合以适应不同用例。 ### 关键：衡量性能和迭代实现。 ## 6. 概括 ### 核心原则： #### 保持代理设计的简单性。 #### 优先考虑透明度。 #### 精心设计代理-计算机接口 (ACI)。 ## 7. 附录 ### 7.1 附录1：实践中的代理人 #### 客户支持：通过工具集成增强聊天机器人界面。 #### 编码剂：通过自动化测试验证代码解决方案。 ### 7.2 附录2：快速设计你的工具 #### 工具定义：像整体提示一样受到及时工程的关注。 #### 建议： ##### 给予模型足够的标记来“思考”。 ##### 保持格式与模型在互联网上文本中自然出现的格式接近。 ##### 确保没有格式化“开销”。
代理技术 工作流管理 人工智能应用
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