四种模式
在AI发展进程中，Agent工作流程可能带来比基础模型更大的突破。通过系统性地运用四种设计模式，GPT-3.5的准确率实现了从48.1%到95.1%的显著提升。本文对吴恩达教授提出的AI Agent四种模式进行了解析。
一、Reflection(反思模式)：让AI学会自我提升
工作原理
Reflection模式通过让AI对自己的输出进行反思和改进，实现质量提升。这类似于人类写作过程中的自我审查和修改。
具体流程
- 1. 生成初始输出
- • AI首先针对任务生成第一版回答
- 2. 自我评估
- • 对输出内容进行审视
- • 检查准确性、完整性和逻辑性
- • 识别潜在问题和改进空间
- 3. 优化迭代
- • 基于发现的问题进行修改
- • 可能进行多轮改进
- • 直到达到质量要求
实践价值
- • 显著提升输出质量
- • 减少错误和疏漏
- • 增强答案的完整性
二、Tool Use(工具使用)：扩展AI能力边界
🛠️ 核心功能
Tool Use模式让AI能够调用外部工具和API，极大扩展了其能力范围。
📋 主要工具类型
- 1. 信息获取工具
- • 网络搜索
- • Wikipedia查询
- • 学术文献检索
- 2. 代码相关工具
- • Python解释器
- • 代码执行环境
- • 单元测试工具
- 3. 数据处理工具
- • 数据分析函数
- • 格式转换工具
- • 数据验证服务
应用方式
- 1. AI通过特定格式请求调用工具
- 2. 系统执行相应功能
- 3. 返回结果供AI继续处理
三、Planning(规划模式)：实现任务自主分解
运作机制
Planning模式使AI能够将复杂任务分解为多个步骤，并制定执行计划。
规划流程
- 1. 任务分析
- • 理解目标需求
- • 识别关键步骤
- • 确定依赖关系
- 2. 策略制定
- • 设计执行路径
- • 选择合适工具
- • 安排执行顺序
- 3. 动态调整
- • 监控执行情况
- • 处理异常情况
- • 优化执行计划
使用建议
- • 适合复杂多步骤任务
- • 需要具备容错和调整机制
- • 建议保持人工监督
四、Multi-agent collaboration(多智能体协作)：集体智慧的力量
👥 协作模式
多个AI Agent共同工作，各司其职，互相配合完成任务。
📈 运作方式
- 1. 角色分工
- • 生成者：负责创造内容
- • 评审者：负责质量控制
- • 优化者：负责改进完善
- • 协调者：负责任务管理
- 2. 互动机制
- • 信息共享
- • 观点讨论
- • 结果整合
- 3. 协同优化
- • 交叉验证
- • 互补增强
- • 共同进步
优势特点
- • 提升问题解决质量
- • 增强处理复杂任务的能力
- • 实现多角度思考
总结与思考
这四种设计模式各有特点：
- • Reflection注重质量提升
- • Tool Use扩展能力边界
- • Planning实现自主决策
- • Multi-agent实现协同增效
技术成熟度：
- • Reflection和Tool Use相对成熟，效果可预期
- • Planning仍在发展中，需要更多实践验证
- • Multi-agent最具创新性，但也最具挑战
选择合适的模式需要考虑：
- • 任务复杂度
- • 质量要求
- • 资源约束
- • 风险承受能力
吴恩达原文: https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance
