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我想建个自己的网站,企业网站cms模板,旅游网页设计页面 模板html,利用新冠消灭老年人本文系统介绍了AI Agent的定义、结构、经典方法#xff08;ReAct、ToT等#xff09;、多智能体架构及编程应用。文章区分了RL Agent与AI Agent、Agentic Workflow与AI Agent的概念差异#xff0c;详述了Agent基本组成部分和多种实现方法#xff0c;并提供丰富的开源项目和开…本文系统介绍了AI Agent的定义、结构、经典方法ReAct、ToT等、多智能体架构及编程应用。文章区分了RL Agent与AI Agent、Agentic Workflow与AI Agent的概念差异详述了Agent基本组成部分和多种实现方法并提供丰富的开源项目和开发框架资源为构建AI Agent提供全面的理论指导和实践参考。引言什么是Agent在翻阅很多资料之后发现这个问题真是“众说纷纭”。有人说LLM MCP 调个工具就是 Agent也有人说Agent 是个推理、规划、协同的复杂系统。其实Agent这个词是多义性的没有定义清楚前就开始讨论就会产生困扰。因此本文将根据现有的Agent相关资料对其建立一个基本的认知体系以便为后续的学习建立基础。Agent基本定义Agent 很容易与 RL Agent 和 Agentic Workflow 混淆首先需要把这几个的概念界定清楚。RL Agent 和 AI Agent 区别在强化学习Reinforcement Learning, RL中Agent 是一个与环境交互的决策者。它通过“状态—动作—奖励”三元组不断学习最优策略目标是最大化长期回报。RL Agent 的行为可以看作是一个数学意义上的最优控制过程其“智能”来源于对奖励信号的优化学习而非语言或知识层面的推理。在 2023 年之后谈论“Agent”时更多指的是基于大语言模型的智能体系统。AI Agent 不再局限于数值型的奖励学习而是一个“靠语言推理与外部行动构成的认知体”。Agentic Workflow 和 AI Agent 区别去年吴恩达提出了 Agentic Workflow 这个概念从广义上来说它也是 Agent 的一种[1]。Agentic Workflow 和 AI Agent 的核心差异在于系统架构的自主权分配两者的差异如下表所示维度Agentic WorkflowAI Agent自主性低严格遵循开发者设定的逻辑链条高LLM自主生成决策树与执行计划灵活性确定性输出适合结构化场景非确定性输出适合开放性问题工具调用工具类型和调用顺序预先绑定动态选择工具组合如临时切换API容错机制依赖开发者预设异常处理通过反思ReAct等框架自主纠错Agentic Workflow 本质上是带有LLM的工作流本文所讨论的 AI Agent 则是让 LLM 自主决策的智能体。Agent 的基本结构参考文献[2] 给出了一个 Agent 的完整结构如下图所示翻译一下一个完整智能体有以下结构角色 (Profile)角色内容 (Profile contents)生成策略 (Generation strategy)记忆 (Memory)记忆结构 (Memory structure)记忆形式 (Memory formats)记忆操作 (Memory operation)规划 (Planning)无反馈规划 (Planning without feedback)有反馈规划 (Planning with feedback)行动 (Action)行动目标 (Action target)行动生成 (Action production)行动空间 (Action space)行动影响 (Action impact)并不是说一个Agent必须要包含以上内容只是可作为一个参考。Agent 的经典方法在 Agent 的发展进程中有以下经典方法被广泛使用[3]。ReActReAct推理行动是指智能体首先针对给定任务写下思考内容随后基于该思考执行动作并观察输出结果这一循环可重复直至任务完成。ReAct 是 Cot(思维链) 的进阶版Cot 只是让模型写出推理过程ReAct 则是推理行动。有研究表明[3]在 HotpotQA数据集上使用 CoT 方法的幻觉发生率为 14%而 ReAct 方法的这一比例则为6%。下图是一个 ReAct 交互的例子不过ReAct 也有局限性将推理、观察和行动交织在一起可能会重复生成相同的思考与行动无法产生新思路来推动任务完成并跳出ReAct循环。TOT思维树Tree-of-ThoughtToT是对 ReAct 和 Cot 思维链方法的进一步扩展其核心思想是在推理过程中探索多条可能思路而不是单一路径。ToT 维护着一棵思维树思维由连贯的语言序列表示这个序列就是解决问题的中间步骤。使用这种方法LLM 能够自己对严谨推理过程的中间思维进行评估。LLM 将生成及评估思维的能力与搜索算法如广度优先搜索和深度优先搜索相结合在系统性探索思维的时候可以向前验证和回溯[4]。ToT 的具体构建方式可参考 tree-of-thought-prompting仓库[5]的提示词。RAISERAISE方法建立在ReAct方法的基础上并增加了模拟人类短期和长期记忆的机制该方法通过使用草稿纸实现短期存储并利用类似历史案例的数据集进行长期存储。下图是 RAISE的框架结构。RAISE的局限性是智能体经常在角色认知或知识层面出现幻觉。例如一个未明确定义角色的销售Agent可能保留着Python编程能力导致其开始编写Python代码而非专注于销售任务。Reflexion自我反思Reflexion是指将来自环境的反馈转换为语言反馈也被称作 self-reflection为下一轮中 LLM 智能体提供上下文[4]。本质上就是在得到结果和进行下一步决策时再加一轮自我反思的流程如下图所示。Reflexion 的局限性是智能体的反思的能力并不一定有效且额外增加的一轮交互容易触发到模型的上下文Token数量上限。LATS语言代理树搜索LATS受蒙特卡洛树搜索启发将状态表示为节点将执行动作视为节点间的遍历用树结构将规划、行动和推理协同结合使用基于语言模型的启发式方法搜索可能选项然后通过状态评估器选择动作。然而由于算法复杂性和涉及反射步骤LATS通常比其他单智能体方法消耗更多计算资源且耗时更长。CodeActCodeAct 是在 ReAct 基础上发展起来的一类专注于代码生成与执行的 Agent 框架[6]CodeAct 把 ReAct 的行动Action) 变成了代码执行Code Execution被 Manus 等知名产品所采用[7]。具体的工作流程如下多智能体结构在一些更为复杂的系统中往往会构建多智能体扮演不同的角色来进行协作和信息共享[8]。在智能体架构中有以下经典方法[3]。DyLANDyLAN 构建了一个Agent网络该框架设有专门步骤用于评估各Agent在上一轮工作中的贡献度并仅允许核心贡献者进入下一轮执行。这种方法本质上是水平式的因为Agent之间可以相互共享信息且没有明确的领导角色。AgentVerseAgentVerse 框架包含任务执行的四个核心阶段招募、协同决策、独立行动执行与评估这一流程可循环直至达成总体目标。MetaGPT许多多智能体架构允许智能体在共同解决问题时相互对话。这种对话能力可能导致智能体之间产生冗余且无助于团队目标的闲聊。MetaGPT通过要求智能体生成结构化输出如文档和图表而非共享非结构化聊天消息解决了智能体间无效闲聊的问题。此外MetaGPT 实现了一种用于信息共享的“发布-订阅”机制。这使得所有智能体可以在一个地方共享信息但只读取与其各自目标和任务相关的信息。这简化了整体目标执行过程并减少了智能体之间的对话噪音。Coding领域的Agent应用不同领域的Agent都不尽相同Vibe Coding 是当前Agent应用相对成熟的垂类领域。Vibe Coding 意思是程序员通过纯指令的方式让Coding Agent去编写代码基本交互流程如下图所示[9]。历年来关于此方面的模型、Agent、评测集和产品如下图所示[9]下图[9]汇总了当前领域所用的模型、Agent、开发环境和反馈算法部分经典的在前文中已提到更多内容可参考此图做引申研究。Agent代表性项目不难发现Agent没有固定范式还处于百家争鸣的状态要进一步学习操作细节可参考以下Agent的开源项目[10]AutoGPT由SignificantGravitasLtd.视频游戏公司的创始人ToranBruceRichards开发是2023年3月推出的早期Agent之一它是当今GitHub上最受欢迎的Agent项目。BabyAGI任务驱动自主智能体的精简版。Python脚本只有140个字的代码。SuperAGIAutoGPT的更灵活且用户友好的替代方案。将其视为开源AI智能体的集成者其中包含构建、维护和运行自己的Agent所需的一切。ShortGPT一个用于自动化内容创建的强大框架。它简化了视频创建、素材来源、配音合成和编辑任务。ChatDev一家虚拟软件公司通过担任不同角色的各种智能体进行运营包括首席执行官、首席产品官、首席技术官、程序员、审阅者、测试员、美术设计师。这些智能体形成了一个多智能体组织结构。MetaGPT试图模仿传统软件公司的结构Agent被分配产品经理、项目经理和工程师的角色并且他们在用户定义的编码任务上进行协作。Camel早期的多智能体框架之一它使用独特的角色扮演设计来使多个智能体能够相互通信和协作。JARVIS通过访问HuggingFace中心中的数十个专用模型利用ChatGPT的推理能力将最佳模型应用于给定任务。这使得它对于各种任务从简单的摘要到对象检测都具有相当不错的灵活性。OpenAGI一个开源AGI通用人工智能研究平台结合了小型专家模型为情感分析或图像去模糊等任务量身定制的模型和任务反馈强化学习(RLTF)以提高其输出。XAgent一个开源实验性大型语言模型(LLM)驱动的自主智能体可以自动解决各种任务。它被设计为一个通用Agent可以应用于广泛的任务。Agent开发框架下面汇总了一些开源的开发框架借此可以更方便地去开发AgentLangChain它可以帮助开发者将 LLMs 与外部工具、API 和知识源连接让 Agent 能够推理并采取行动。LangGraph在 LangChain 的基础上支持以状态和转换的图graphs来设计 Agent。Langflow将 LangChain 的概念融入拖放式界面无需深入编码即可可视化构建 AI 工作流程。LlamaIndex支持让 Agent 连接外部数据源PDF、数据库、API、向量存储来补充 Agent 的上下文信息。AutoGen一个支持使用多个智能体(Agent)开发LLM应用程序的框架这些Agent可以相互对话来解决任务。PromptAppGPT基于LLM的自然语言应用开发框架支持全自动编译、运行、界面生成支持无代码配置实现流程调度支持几十行低代码实现AutoGPT类全自主智能体。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 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