Agent

是什么

• 能够感知环境，并通过一系列动作作用于环境的系统。

为什么需要

• 普通LLM调用的局限
  • 主要依赖已有上下文生成输出
  • 无法仅凭文本生成完成外部操作
• 固定Workflow的局限
  • 执行路径由开发者预先定义
  • 难以灵活处理未知情况
• Agent的价值
  • 动态决策
  • 使用工具获取信息和执行操作
  • 根据执行结果调整后续行动
  • 自主完成多步骤任务

如何实现

• Agentic Design Patterns
  • ReAct
    • 如何实现
    • 是什么
      • 推理与行动交替执行的Agent模式
      • 一种Agent Architecture，其核心贡献是把模型的推理和外部行动交替结合起来，而不是让模型只在内部生成一个完整答案或计划
    • 如何工作
      • Reasoning
        • 根据任务和当前状态决定下一步
      • Action
        • 执行动作或调用工具
      • Observation
        • 获得执行结果
      • 继续Reasoning
        • 根据新信息调整后续动作
      • 直到任务完成或触发停止条件
  • 其他
    • Andrew NG
      • 四类 Agentic Design Patterns
        • Reflection（反思）
          • 评价结果
          • 根据反馈修正结果或计划
        • Planning（规划）
          • 将任务分解为步骤
          • 根据执行结果调整计划
        • Tool Use（工具使用）
          • 让模型调用外部工具获取信息或执行操作
        • Multi-Agent Collaboration（多智能体协作）
          • 让多个智能体分工完成任务 / 分布式协作、Actor、主从协调
      • 和ReAct区别
        • Multi-Agent
    • 其他
      • 
    • Prompt Chaining
      • 核心机制
        • 多个LLM调用按固定顺序执行
        • 传统工程中的类似技术
          • Pipeline
        • 适用场景
          • 翻译
          • 内容处理流水线
    • Routing
      • 核心机制
        • 根据任务选择不同处理分支
      • 传统工程中的类似技术
        • Router
        • 策略模式
      • 适用场景
        • 按任务类型选择模型或Agent
    • Parallelization
      • 核心机制
        • 并行处理独立子任务并汇总
      • 传统工程中的类似技术
        • Fan-out/Fan-in
        • MapReduce
      • 适用场景
        • 并行分析
        • 代码审查
    • Planner–Executor
      • 核心机制
        • 先生成计划，再执行和调整
      • 传统工程中的类似技术
        • 工作流引擎
        • 任务调度器
      • 适用场景
        • 复杂的多步骤任务
    • Evaluator–Optimizer
      • 核心机制
        • 生成 → 评分 → 修改 → 重新评分
      • 传统工程中的类似技术
        • 测试反馈循环
      • 适用场景
        • 代码生成
        • 内容优化
    • Orchestrator–Workers
      • 核心机制
        • 主Agent动态分解任务并委派给子Agent
      • 传统工程中的类似技术
        • Master–Worker
      • 适用场景
        • 多领域复杂任务
    • Multi-Agent Collaboration
      • 核心机制
        • 多个Agent协商、交互、共同决策
      • 传统工程中的类似技术
        • Actor
        • 分布式协作
      • 适用场景
        • 多角色讨论
        • 联合研究
    • Human-in-the-Loop
      • 核心机制
        • 在关键决策或动作中引入人工确认
      • 传统工程中的类似技术
        • 人工审批工作流
      • 适用场景
        • 高风险操作
        • 生产发布
• 核心组成
  • Environment
    • 是什么
      • 智能体所在的环境。
    • 环境反馈
      • Observation
        • 环境或工具返回的观察结果
  • Tools
    • 分类
      • 知识增强
        • 是什么
          • 获取外部信息
          • 搜索、SQL查询、文档检索
      • 能力扩展
        • 是什么
          • 弥补模型能力不足
          • 计算器、代码执行器
      • 写入动作
        • 是什么
          • 修改外部环境
          • 修改文件、发送邮件、更新数据库
    • 是什么
      • 供Agent调用的外部能力接口
    • 如何调用
      • Function Calling
        • 过程
          • 模型生成Tool Call
          • 运行时执行Tool
          • 返回Tool Result
          • 将结果加入Context
  • Planning
    • 是什么
      • 根据目标、约束及环境状态选择行动
    • 规划策略
      • 规划与执行分离
      • 计划粒度
      • 分层规划
    • 反思与错误修正
      • 检查计划
      • 检查执行结果
      • 必要时重新规划
• Harness

如何优化

• 为什么会出错
  • 规划故障
    • 选错工具、参数错误、目标未完成
  • 工具故障
    • 工具执行出错、返回错误结果、缺少必要工具
  • 效率故障
    • 步骤过多、执行时间过长、成本过高