在软件开发领域，设计模式长期以来一直是程序员的重要工具。但随着人工智能技术的快速发展，特别是大型语言模型（LLM）和AI Agent的出现，传统的设计模式可能不再完全适用。这个新兴领域还缺乏成熟的架构范式来指导开发。

基于我在系统架构方面的丰富经验，本文将介绍几种专为AI Agent应用设计的架构模式。这些模式旨在解决AI Agent开发中常见的挑战，包括：

• 如何降低运营成本

• 如何提高响应速度

• 如何减少AI生成内容中的错误（也称为"幻觉"）

AI大模型应用架构概述

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1. 定义与特点

AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模数据处理和模型训练，构建高性能、高泛化能力的AI大模型，以支持复杂多样的应用场景。其特点包括模型规模大、数据需求高、算法复杂度高以及应用场景广泛等。

2. 关键技术

• 深度学习：作为ALLMA架构的核心技术，深度学习使得AI大模型能够自动从数据中学习并提取特征，从而提高模型的准确性和鲁棒性。

• 大规模数据预训练：利用海量无标注数据进行预训练，为模型提供丰富的先验知识，增强模型的泛化能力。

• 指令微调：通过人工或自动化方式，对预训练模型进行针对性微调，以适应特定应用场景的需求。

路由分发架构模式

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路由分发架构模式的核心就是当用户输入一个 Prompt 查询时，该查询会被发送到路由转发模块，而路由转发模块则扮演着对输入 Prompt 进行分类的角色。

如果 Prompt 查询是可以识别的，那么它会被路由到小模型进行处理，这通常是一个更准确、响应更快且成本更低的操作。然而，如果 Prompt 查询无法被识别，那么它将由大模型来处理。尽管大模型的运行成本较高，但它能够成功返回更多种类型查询的答案。通过这种方式，大模型应用产品可以在成本、性能和用户体验之间实现平衡。

对于这种架构模式，它的核心特性有几点：

即时性：AI模型能够迅速响应用户输入，提供即时反馈。

简洁性：无需复杂的配置，简化了人机交互过程。

适合简单场景：适用于用户进行简单查询，如节日旅游建议等。

代理架构模式

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代理架构模式会同时支持多个生态系统进行混合，将多种能力融合到一起来完成复杂任务的处理，在任何一个生态系统中，都会有多个针对特定任务领域的专家，并行工作以处理特定类型的查询，然后将这些响应整合在一起，形成一个全面的答案。

这样的架构模式非常适合复杂的问题解决场景，在这种场景中，问题的不同方面需要不同的专业知识，就像一个由专家组成的小组，每个专家负责处理更大问题的一个方面。

更大的模型（比如：GPT-4）负责理解上下文，并将其分解为特定的任务或信息请求，这些任务或信息请求被传递给更小的代理模型。这些代理模型可能是较小模型，它们已经接受过特定任务的训练，或者是具有特定功能的通用模型，比如：BERT、Llama-2、上下文提示和函数调用。

对于这种架构模式，它的核心特性有几点：

专业深度：由于不同的方面会有专有模型进行处理，因此可以保证在具体领域的深入。

扩展性：可以通过扩展不同领域的专家模型，来实现整体系统能力的扩充。

适合复杂场景：适合复杂的问题解决场景，不同模型处理不同的任务。

基于缓存的微调 Agent 架构模式

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基于缓存的微调 Agent 架构模式，在这个模式中我们将缓存和微调引入到大模型应用架构中，可以解决成本高、推理速度慢以及幻觉等组合问题。

通过缓存初始结果，能够在后续查询中迅速提供答案，从而显著提高了效率。

当我们累积了足够的数据后，微调层将启动，利用早期交互的反馈，进一步完善一个更为专业化的私有大模型。

专有私有大模型不仅简化了操作流程，也使专业知识更好地适应特定任务，使其在需要高度精确性和适应性的环境中，比如：客户服务或个性化内容创建，表现得更为高效。

对于刚入门的用户，可以选择使用预先构建的服务，比如：GPTCache，或者使用常见的缓存数据库：Redis、Cassandra、Memcached 来运行自己的服务。

对于这种架构模式，它的核心特性有几点：

持续改进：由于引入了微调机制进入架构，可以利用系统产生的数据来不断的优化自身。

个性化：结合私有模型和微调，可以更加容易适合用户的个性化需要。

适合深入场景：适合对使用场景问题的不断深入。

面向目标的 Agent 架构模式

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对于用户的 Prompt 提示词，Agent 会基于大模型先做规划（Planning），拆解成若干子任务，然后对每个子任务分别执行（Action），同时对每一步的执行结果进行观测（Observation），如果观测结果合格，就直接返回给用户最终答案，如果观测结果不合格或者执行出错，会重新进行规划（Replanning）。

这种面向目标的 Agent 架构模式非常常见，也是 AGI 大模型时代，每一个程序员同学都需要掌握的架构设计模式。

Agent 智能体组合架构模式

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该架构设计模式强调了灵活性，通过模块化 AI 系统，能自我重新配置以优化任务性能。这就像一个多功能工具，可以根据需求选择和激活不同的功能模块，对于需要为各种客户需求或产品需求定制解决方案的企业来说，这是非常有效的。

我们可以通过使用各种自主代理框架和体系结构来开发每个 Agent 智能体，比如：CrewAI、Langchain、LLamaIndex、Microsoft Autogen 和 superAGI等。

通过组合不同的模块，一个 Agent 可以专注于预测，一个处理预约查询，一个专注于生成消息，一个 Agent 来更新数据库。将来，随着专业 AI 公司提供的特定服务的增多，我们可以将一个模块替换为外部或第三方服务，以处理特定的任务或领域的问题。

Agent 双重安全架构设计模式

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围绕大模型的核心安全性至少包含两个关键组件：一是用户组件，我们将其称为用户 Proxy 代理；二是防火墙，它为大模型提供了保护层。

用户 Proxy 代理在查询发出和返回的过程中对用户的 Prompt 查询进行拦截。该代理负责清除个人身份信息和知识产权信息，记录查询的内容，并优化成本。

防火墙则保护大模型及其所使用的基础设施。尽管我们对人们如何操纵大模型以揭示其潜在的训练数据、潜在功能以及当今恶意行为知之甚少，但我们知道这些强大的大模型是脆弱的。

在安全性相关的技术栈中，可能还存在其他安全层，但对于用户的查询路径来说，Proxy 代理和防火墙是最关键的。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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