構(gòu)建一個(gè)高效運(yùn)作的 AI Agent 智能體系統(tǒng)有哪些關(guān)鍵步驟？在開發(fā)過程中，如何提前識(shí)別并解決那些可能在系統(tǒng)上線后帶來嚴(yán)重問題的隱患？

為了解答這些問題，我們需要將 AI Agent 智能體系統(tǒng)拆分為三個(gè)核心模塊：工具、推理和執(zhí)行。每個(gè)模塊都面臨著獨(dú)特的挑戰(zhàn)。一個(gè)模塊的錯(cuò)誤可能會(huì)連鎖反應(yīng)，以不可預(yù)見的方式影響其他模塊，導(dǎo)致系統(tǒng)故障。例如，信息檢索可能拉取到無關(guān)數(shù)據(jù)；推理錯(cuò)誤可能導(dǎo)致工作流程不完整或陷入死循環(huán)；執(zhí)行環(huán)節(jié)在生產(chǎn)環(huán)境中可能會(huì)出現(xiàn)失誤。

AI Agent 智能體的強(qiáng)度取決于其最薄弱的環(huán)節(jié)。以下指南將指導(dǎo)你如何設(shè)計(jì)系統(tǒng)以規(guī)避這些風(fēng)險(xiǎn)。我們的目標(biāo)是：在關(guān)鍵時(shí)刻打造一個(gè)穩(wěn)定、可預(yù)測且具備韌性的 AI Agent 智能體系統(tǒng)。

1、AI Agent 智能體總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

AI Agent 智能體系統(tǒng)在三個(gè)功能性層面上運(yùn)作：工具層面、推理層面和執(zhí)行層面。每個(gè)層面承擔(dān)著獨(dú)特的職能，確保代理能夠高效地獲取、分析和響應(yīng)信息。掌握這些層面之間的相互關(guān)系對于構(gòu)建既實(shí)用又具有擴(kuò)展性的系統(tǒng)至關(guān)重要。

以下圖表描繪了這三個(gè)層面及其構(gòu)成要素：

工具層面：構(gòu)成 AI Agent 智能體系統(tǒng)的基礎(chǔ)。這一層面負(fù)責(zé)與外部數(shù)據(jù)源和服務(wù)進(jìn)行交互，涉及 API 調(diào)用、向量數(shù)據(jù)庫、實(shí)時(shí)運(yùn)營數(shù)據(jù)、知識(shí)庫以及用戶互動(dòng)等。它的任務(wù)是收集系統(tǒng)所需的原生數(shù)據(jù)。精心設(shè)計(jì)的工具可以保障 AI Agent 智能體有效地檢索到相關(guān)且高質(zhì)量的信息。

執(zhí)行層面：亦稱作協(xié)調(diào)層面。這一層面負(fù)責(zé)調(diào)解大語言模型（LLM）與外部環(huán)境（即工具）之間的互動(dòng)，并處理用戶交互（如果有的話）。它接收 LLM 關(guān)于后續(xù)操作的指令，執(zhí)行這些操作，并將執(zhí)行結(jié)果反饋給推理層面的 LLM。

推理層面：AI Agent 智能體系統(tǒng)的智能中樞。這一層面利用大語言模型（LLM）來處理已檢索的信息，并決定 AI Agent 智能體的下一步行動(dòng)。它依據(jù)上下文、邏輯規(guī)則和既定目標(biāo)來做出決策。不恰當(dāng)?shù)耐评砜赡軙?huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤，如進(jìn)行重復(fù)的查詢或采取不一致的行動(dòng)。

2、AI Agent 智能體工作流設(shè)計(jì)

執(zhí)行/編排層是推動(dòng) AI Agent 智能體系統(tǒng)行動(dòng)的核心動(dòng)力。這一層構(gòu)成了一個(gè)主導(dǎo)的處理循環(huán)，其流程大致如下所示：

AI Agent 智能體應(yīng)用與大語言模型（LLM）的初步交互設(shè)定了系統(tǒng)旨在達(dá)成的總體目標(biāo)。這些目標(biāo)可能包括各種任務(wù)，比如：創(chuàng)建房地產(chǎn)清單、撰寫博客文章，或是處理客戶支持應(yīng)用中待解決的開放式用戶請求。

除了這些指導(dǎo)性指令，還提供了一個(gè)可供 LLM 調(diào)用的函數(shù)庫。每個(gè)函數(shù)都包含了名稱、描述以及其參數(shù)所需的 JSON 模式。以下是一個(gè)來自 OpenAI 文檔的簡單函數(shù)示例：

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What's the weather like in Boston today?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_current_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto"
}

大語言模型（LLM）位于推理層，負(fù)責(zé)確定接下來應(yīng)該激活哪個(gè)函數(shù)，以便逐步接近既定目標(biāo)。

當(dāng) LLM 給出響應(yīng)時(shí)，它會(huì)明確指出需要調(diào)用的函數(shù)以及相應(yīng)的參數(shù)值。

依據(jù)具體的應(yīng)用場景以及推理層中 LLM 的運(yùn)算能力，LLM 有可能指定一系列函數(shù)進(jìn)行調(diào)用（在理想情況下，這些函數(shù)可以并行執(zhí)行），之后才會(huì)繼續(xù)執(zhí)行處理循環(huán)的下一階段。

設(shè)定一個(gè)退出函數(shù)是明智的做法，這樣當(dāng)推理層完成所有處理任務(wù)后，可以通過該函數(shù)向執(zhí)行層發(fā)出信號(hào)，表明可以順利結(jié)束流程。

3、AI Agent 智能體設(shè)計(jì)原則

乍看之下，這個(gè)過程似乎相當(dāng)直觀。但是，隨著任務(wù)復(fù)雜度的提升，所需調(diào)用的函數(shù)列表也在不斷擴(kuò)展。處理的事務(wù)越復(fù)雜，推理層出現(xiàn)錯(cuò)誤的可能性就越大。當(dāng)你開始整合新的 API、專門的子 AI Agent 智能體和多樣的數(shù)據(jù)源時(shí)，你會(huì)意識(shí)到，這遠(yuǎn)不止是簡單地輸入提示詞并點(diǎn)擊“開始”那么容易。

在下一篇，我們將深入討論模塊化的理念。我們將闡述為何將 AI Agent 智能體系統(tǒng)細(xì)分為更小、更專注的子 AI Agent 智能體，可以幫助你繞開單體架構(gòu)的缺陷。

每個(gè)子 AI Agent 智能體負(fù)責(zé)處理特定領(lǐng)域的事務(wù)——比如退貨、訂單處理、產(chǎn)品信息等，這種分工使得主 AI Agent 智能體能夠靈活地分配任務(wù)，而無需在單個(gè)龐大的提示詞中處理所有可能的函數(shù)。

我們將深入研究 AI Agent 智能體間的互動(dòng)。即便實(shí)現(xiàn)了良好的模塊化，創(chuàng)建一個(gè)統(tǒng)一接口以便子 AI Agent 智能體能夠以統(tǒng)一的方式進(jìn)行交流仍然是一大挑戰(zhàn)。我們將探討如何定義明確、標(biāo)準(zhǔn)化的交互流程，確保每個(gè) AI Agent 智能體都能順利完成自己的任務(wù)，避免形成復(fù)雜難懂的調(diào)用和回調(diào)網(wǎng)絡(luò)。你將了解到為何保持接口的一致性至關(guān)重要，以及它如何在問題出現(xiàn)時(shí)幫助你進(jìn)行故障排查和系統(tǒng)升級。

我們將探討數(shù)據(jù)檢索和檢索增強(qiáng)生成（RAG）。若沒有最新、最相關(guān)的數(shù)據(jù)支持，大語言模型的能力將受限，因此我們將討論如何連接數(shù)據(jù)庫、API 和向量存儲(chǔ)，為 AI Agent 智能體提供必要的上下文。我們將涉及從現(xiàn)有系統(tǒng)中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到索引 PDF 等非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容的各個(gè)方面，確保系統(tǒng)在擴(kuò)展過程中保持快速和準(zhǔn)確。

最后，我們將討論一些橫向的關(guān)注點(diǎn)。這些包括構(gòu)建任何健壯 AI Agent 智能體系統(tǒng)時(shí)不可忽視的關(guān)鍵要素——可觀測性、性能監(jiān)控、錯(cuò)誤處理、安全性、治理和倫理。這些因素決定了你的 AI Agent 智能體是否能夠應(yīng)對現(xiàn)實(shí)世界的流量、保護(hù)用戶數(shù)據(jù)，并在架構(gòu)不斷演變的過程中保持穩(wěn)健。

這就是我們的路線圖。完成這些內(nèi)容后，你將掌握構(gòu)建一個(gè)既可靠又可擴(kuò)展的 AI Agent 智能體系統(tǒng)所需的工具和方法——這個(gè)系統(tǒng)不僅聽起來不錯(cuò)，而且能夠在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的壓力下真正發(fā)揮作用。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)玄姐聊AGI  作者：玄姐

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/3FyXpYTwbdGEgMxiWvyGmA??