六款必知的AI Agent工作流，優缺點解析
如今，AI 應用借助大語言模型（LLMs），突破了傳統特定規則系統的局限，能處理各類復雜任務。但隨著這些應用逐漸演變成 “智能體”，具備自主選擇行動步驟、調用外部工具的能力，新問題也接踵而至：可靠性和效率問題頻出。
為了讓智能體穩定 “發揮”，得到靠譜的結果，我們需要更加強大的模式。這些模式不能只局限于檢索增強生成（RAG），還得有效管控智能體的 “自主” 行為。
本文帶你深入了解多種這樣的模式，剖析其優缺點，幫你快速判斷該在何時選用哪種模式，輕松拿捏 AI 應用開發的門道。
一、基礎：檢索增強生成（RAG）
在 AI 應用開發中，檢索增強生成（RAG）是重要基礎。
RAG宛如配備特殊裝備的超級英雄：
- 檢索：類似向朋友求助，模型從知識庫或文檔獲取詳細信息。
- 工具使用：像使用特殊裝備，通過運行代碼片段或發起API請求獲取更多數據。
- 記憶：記錄對話內容，方便回溯參考，讓交互更連貫。
谷歌的一張幻燈片清晰展示了基于大語言模型（LLM）的應用在有無RAG時的差別。RAG借助檢索、工具調用和短期記憶，提升對LLM的調用效果。不過它是被動響應，等用戶請求后調用LLM獲取答案。
來源：https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation?hl=en
RAG是構建AI應用的常用手段，簡單的快速問答用它就行。但復雜任務得靠多步驟模式，下面就來深入了解這些進階模式。
二、智能體工作流模式
2.1 提示鏈
思路：提示鏈模式是把用戶請求拆成一個個按順序執行的小步驟，就像組裝玩具一樣，前一步輸出是后一步輸入，讓復雜任務處理更有序。
示例： 以內容創作來說：
- 根據主題生成大綱。
- 檢查大綱是否符合特定規則。
- 按大綱撰寫內容。
- 優化文章風格。
利弊權衡：
- 優點：
由于每個階段都目標明確，所以準確率高。
排查問題方便，能快速定位故障點。
每個步驟輸入到大語言模型的數據量較小，可避開上下文長度限制。
- 缺點：
多次順序調用，等待時間長。
每增加一個步驟，成本就會增加。
需跟蹤傳遞的數據，管理復雜。
2.2 路由
思路：在任務開始時，對任務進行快速分類，為其匹配最適宜的智能體或子工作流，從而實現任務的精準分發與高效處理 。
示例： 在常見的客服場景中，這種模式的應用十分廣泛：
- 用戶咨詢退款問題時，系統會自動將其分配給 “退款智能體”。
- 技術問題交給 “支持智能體”。
- 一般咨詢交給 “信息” 智能體。
利弊權衡：
- 優點：
職責劃分清晰。
如果跳過不使用的路徑，處理速度會更快。
- 缺點：
分類必須準確，否則會影響結果。
構建多個專門的智能體需要花費時間。
需要額外的步驟（即分類器本身）。
2.3 并行化
思路：并行化模式的核心是將一個大型任務拆解為多個小型任務，同時進行處理。這種模式能充分利用計算資源，加快任務處理速度。
示例：
- 文檔處理：通過拆分來總結篇幅巨大的文檔。
- 方案優化：針對復雜問題，嘗試多種解決方案（投票）并選擇最佳方案。
利弊權衡：
- 優點：
如果任務真的能同時運行，處理速度會更快。
通過多種不同的嘗試，覆蓋范圍更全面。
- 缺點：
合并結果可能比較棘手。
如果每個分支都調用大語言模型，則需要更多的計算能力。
結果可能相互沖突，增加了最終整合的復雜性。
2.4 協調器 - 工作器
思路：該模式中，存在一個類似 “管理者” 大語言模型，即協調器，負責拆解任務，將子任務合理分配給不同的 “工作器” 執行，最后把工作器返回的結果整合起來。這一過程如同項目經理統籌團隊成員工作，確保任務有序推進。
示例：
- 代碼編輯場景：在一次拉取請求中編輯多個代碼文件，每個文件由單獨的工作器處理。
- 文獻收集場景：從眾多來源收集參考文獻，然后進行合并。
利弊權衡：
- 優點：
高度靈活：協調器可以動態選擇任務。
對于許多子任務具有良好的擴展性。
- 缺點：
開銷較大：協調器必須跟蹤任務狀態。
如果工作器之間相互依賴，調試可能會很復雜。
額外的步驟會增加延遲。
2.5 評估器 - 優化器
思路：此模式包含兩個主要角色，一個提出解決方案（優化器），另一個檢查這些方案（評估器）。二者配合如同學生寫草稿、老師批改，反復迭代，直至方案達到可接受標準。
示例：
- 文案創作領域：起草營銷文案，然后讓另一個大語言模型檢查文案的清晰度和語氣。
- 知識問答場景：多次對答案進行事實核查以確保正確性。
利弊權衡：
- 優點：
每次修訂都更加完善。
錯誤會在最終輸出前被發現。
- 缺點：
耗時：需要多次來回操作。
成本至少翻倍，因為每次迭代都需要調用兩次大語言模型。
如果標準不明確，可能會陷入無限循環。
2.6 自主智能體
思路：這是最靈活的模式。智能體自身決定每個步驟要做什么以及何時停止。它可以反復決策，自行決定調用哪些工具、循環次數以及停止條件，形成一個持續的行動 - 檢查循環，區別于傳統單次調用響應模式。
示例：
- 代碼修復領域：人工智能代碼修復程序運用自主智能體模式，不斷編輯代碼，直至所有測試通過，全程自主判斷修復方向和策略。
- 問題解決場景：問題解決器在工作過程中，根據實際情況嘗試不同工具或策略，自主探索解決方案。
利弊權衡：
- 優點：
能夠即時適應并處理意外情況。
可能非常有創造性或考慮得很全面。
- 缺點：
如果持續循環，可能會產生高額費用或永遠無法完成任務。
調試難度較大：因為路徑不是嚴格定義的。
如果沒有安全檢查措施，錯誤可能會不斷累積。
3 注意事項
開發基于智能體的 AI 應用時，有幾個關鍵的實施要點：
- 工具定義和文檔：對智能體模型來說，詳細的工具定義和文檔極為重要。拿工具 API 舉例，只有提供詳細解釋，模型才能精準理解任務，避免執行時出現混淆，保障工作流穩定運行。
- 防護措施和監控：借鑒 “斷路器” 的思維方式[參考資料：https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents]：如果出現問題的頻率過高，就回到更安全的路徑或提醒人工介入。
- 延遲和成本：每增加一個步驟或并行分支都可能增加響應時間和使用費用。
- 安全性：限制工具權限。這就像給環境設置兒童保護措施一樣，通過限制智能體的訪問權限來防止意外發生。
4 最佳實踐
- 化繁為簡，循序漸進：開發時從簡入手，用最少必要步驟搭建系統。后續確實有幫助，再增加復雜性，避免過度設計。
- 測試驅動，持續迭代：收集智能體模式的真實運行數據，依據這些數據進行優化，讓系統不斷適應業務需求。
- 巧用工具，洞察過程：跟蹤智能體的思考過程（注意保護隱私數據），以便能夠排查問題。
- 平衡自主，強化監督：智能體雖有自主性，但高風險場景下，人工或協調器的介入很重要，能避免成本失控和錯誤擴大。
5 總結和要點：解鎖AI應用的穩健發展之道
在AI應用開發領域，智能體工作流前景廣闊。它融合了傳統設計模式的邏輯架構和大語言模型的優勢。
實際開發時，不管用哪種智能體模式，都要遵循關鍵原則：
- 簡潔優先：步驟能不加就不加，確定有用再加，避免系統復雜。
- 決策透明：清楚系統如何決策，方便理解和解決問題。
- 安全第一：沒有安全保障，別讓智能體隨意運行。
利用這些模式和原則，能發揮大語言模型優勢，控制風險。開發時要合理應用、關注結果、持續優化，打造優質AI應用。
本文轉載自??AI科技論談??，作者：AI科技論談
