Agent開發(fā)的四種設(shè)計模式

在吳恩達教授的演講中，他提到了四種可以顯著提升AI智能體性能的設(shè)計模式：

1. 反思（Reflection）：智能體審視自己的工作，并提出改進的方法。
2. 使用工具（Tool use）：智能體利用網(wǎng)絡(luò)搜索、代碼執(zhí)行等工具來收集信息、采取行動或處理數(shù)據(jù)。
3. 規(guī)劃（Planning）：智能體制定并執(zhí)行多步驟計劃來達成目標。
4. 多智能體協(xié)作（Multi-agent collaboration）：多個智能體共同工作，通過分配任務(wù)和討論來提出更優(yōu)的解決方案。

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反思（Reflection）的深度解析

在吳恩達教授提出的AI智能體工作流中，反思（Reflection） 是一個關(guān)鍵的概念，它指的是智能體在完成任務(wù)后，能夠自我審視其產(chǎn)出，并主動尋找潛在的改進空間。這種能力不僅對于提升智能體的性能至關(guān)重要，也是模擬人類學習過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

反思的過程

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反思過程通常包括以下幾個步驟：

1. 產(chǎn)出生成：智能體根據(jù)給定的任務(wù)或問題生成初始的解決方案或產(chǎn)出。
2. 自我評估：智能體審視自己的產(chǎn)出，檢查是否存在錯誤、不足或可以改進的地方。
3. 反饋整合：智能體根據(jù)自我評估的結(jié)果，對產(chǎn)出進行修改和優(yōu)化。
4. 迭代循環(huán)：智能體重復上述過程，通過不斷的反思和改進，逐步提升產(chǎn)出的質(zhì)量。

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吳恩達教授通過一個代碼生成的例子來闡釋了反思技術(shù)。假設(shè)我們要求一個代碼智能體為特定任務(wù)編寫代碼，它將根據(jù)提示生成代碼。然后，我們可以要求智能體檢查這段代碼的正確性、風格和效率，并提出改進建議。這個過程可以通過多次迭代來不斷優(yōu)化代碼。

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反思的重要性

反思技術(shù)的重要性在于它模擬了人類解決問題的方式。在面對復雜問題時，我們往往會先嘗試一種解決方案，然后評估其效果，根據(jù)反饋進行調(diào)整，最終得到一個更好的解決方案。通過在AI智能體中實現(xiàn)這一過程，我們可以使其更加接近人類的思維方式，從而在各種任務(wù)中表現(xiàn)得更加出色。

基于LangGraph的代碼智能體實戰(zhàn)

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接下來，我們將使用LangGraph來實現(xiàn)一個具有反思能力的代碼智能體。我們將分步驟進行，每一步都會有相應(yīng)的代碼示例。

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為了進一步充實和細化最后的代碼實戰(zhàn)章節(jié)，我們將深入探討每個步驟的細節(jié)，并提供更多的代碼示例和解釋，以便讀者更好地理解如何實現(xiàn)一個具有反思能力的代碼智能體。

1. 定義智能體間的消息通道

在構(gòu)建智能體系統(tǒng)時，狀態(tài)管理是非常關(guān)鍵的。我們需要一個狀態(tài)類來跟蹤智能體的狀態(tài)，這包括問題的當前描述、已生成的代碼、迭代次數(shù)等信息。

from typing import Dict, TypedDict

class GraphState(TypedDict):
    keys: Dict[str, any]

這個GraphState類是一個簡單的字典，它允許我們存儲和檢索智能體的狀態(tài)信息。這使得我們可以在智能體的不同部分之間傳遞信息，并在整個工作流中保持狀態(tài)的一致性。

2. 定義代碼助手agent和編程導師agent

智能體的工作流程通常包括多個步驟，每個步驟都由一個特定的智能體來執(zhí)行。在這個例子中，我們有兩個智能體：一個代碼生成器和一個代碼導師。

詳細代碼見github：https://github.com/q2wxec/langgraph-demo

def generate(state: GraphState):
    # 代碼生成器智能體的實現(xiàn)
    # ...
    pass

def code_mentor(state: GraphState):
    # 代碼導師智能體的實現(xiàn)
    # ...
    pass

generate函數(shù)負責根據(jù)當前狀態(tài)和問題生成代碼。如果生成的代碼在之前的迭代中被標記為不正確，它將使用反饋來改進代碼。code_mentor函數(shù)則扮演一個導師的角色，評估生成的代碼，并提供是否正確的判斷以及改進的建議。

3. 定義多智能體交互流程

智能體之間的交互流程是工作流的核心。我們需要定義一個圖結(jié)構(gòu)，指定智能體之間的通信路徑和條件。

from langgraph.graph import END, StateGraph

# 定義工作流圖
workflow = StateGraph(GraphState)

# 添加節(jié)點和邊
workflow.add_node("generate", generate)
workflow.add_node("code_mentor", code_mentor)
workflow.set_entry_point("generate")
workflow.add_edge("generate", "code_mentor")
workflow.add_conditional_edges(
    "code_mentor",
    decide_to_finish,
    {
        "end": END,
        "generate": "generate",
    },
)

# 編譯工作流
app = workflow.compile()

# 運行工作流
app.invoke({"keys":{"question":"如何實現(xiàn)歸并排序算法？","iterations":0}})

在這個流程中，我們首先從generate節(jié)點開始，生成初始代碼。然后，我們根據(jù)code_mentor節(jié)點的反饋，決定是繼續(xù)生成代碼還是結(jié)束流程。如果代碼被認為不正確，我們將回到generate節(jié)點，進行下一輪迭代。這個過程會持續(xù)進行，直到我們得到正確的代碼，或者達到了預設(shè)的迭代次數(shù)上限。

案例總結(jié)

通過這個實戰(zhàn)示例，我們展示了如何使用LangGraph來構(gòu)建一個具有反思能力的代碼智能體。這個過程不僅涉及到代碼的生成和評估，還包括了智能體之間的協(xié)作和信息交換。這種工作流的設(shè)計模式能夠有效地提升智能體的性能，并使其更加接近人類的解決問題的方式。

在實際應(yīng)用中，這種方法可以用于自動代碼審查、智能編程助手、自動化測試等場景。隨著AI技術(shù)的不斷進步，我們期待看到更多采用這種工作流的智能體出現(xiàn)，并在各個領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

結(jié)語

通過本文的介紹和實戰(zhàn)示例，我們可以看到，智能體工作流和反思技術(shù)在提升AI性能方面的巨大潛力。隨著技術(shù)的發(fā)展，我們有理由相信，未來的AI將更加智能、高效，能夠更好地服務(wù)于人類社會。讓我們共同期待并推動這一領(lǐng)域的進步。