简介

文章介绍了Mixture-of-Agents（MoA）架构，通过多个具有不同专长的AI智能体协作提升大模型性能。MoA采用分层结构，前一层输出作为下一层输入，形成"专家团队"。相比单一大模型，MoA在复杂任务中表现出色，如评测中开源模型组合超越GPT-4。MoA具有更好的可扩展性、专业性和可解释性，但也面临协调机制和资源开销等挑战。这种架构接近人类解决问题的方式，可能成为未来大模型发展的重要方向。

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最近我在关注一个比较有意思的技术方向——Mixture-of-Agents（MoA），也就是“智能体混合”架构。这个概念虽然听起来有点学术，但它确实为当前大语言模型（LLM）性能的进一步提升提供了一种新的思路，尤其在处理复杂、开放性任务时，表现出不小的潜力。

简单来说，MoA 的核心思想是：与其依赖一个“全能型”模型去应对所有问题，不如组织多个具备不同专长的AI智能体（agent），通过协作的方式共同完成任务。这有点像我们现实中解决问题的方式——比如遇到一个复杂的医疗诊断问题，医生不会单靠一个人判断，而是由放射科、遗传学、药理等多个专家会诊，最后综合出一个更可靠的结论。

从技术架构上看，MoA 通常采用分层结构。每一层包含若干个智能体，前一层所有智能体的输出结果，都会作为输入传递给下一层的各个智能体。这样一来，后面的智能体就能基于更全面的信息进行推理和判断，相当于不断“集思广益”。这些智能体本身也可以根据任务需求进行专业化定制或微调，比如有的擅长法律文本分析，有的专注代码生成，还有的在金融预测方面表现更好。它们各司其职，形成一个“专家团队”。

整个流程一般是这样的：最开始，一组“提议型”智能体（proposer agents）各自对输入问题给出初步回答；然后，后续的“聚合型”智能体（aggregator agents）会对这些答案进行整合、评估和优化，逐层提炼，最终输出一个质量更高的综合结果。这个过程可以反复迭代，有点像论文评审中多位专家反复讨论、修改，逐步逼近最优解。

那么，这种架构相比传统的单一大模型有什么优势呢？从目前已有的实验数据来看，效果还是挺明显的。比如在 AlpacaEval 2.0 这个评测基准上，某个基于 MoA 构建的系统用的全是开源模型，却取得了65.1%的得分，超过了 GPT-4 Omni 的57.5%。这个结果说明，通过合理的结构设计和协作机制，即使是性能普通的模型，也能组合出超越顶尖单体模型的表现。

另外，MoA 在处理多步骤、跨领域的复杂任务时也更有优势。传统的大模型往往是“通才”，什么都会一点，但在专业深度上容易受限。而 MoA 可以把子任务分配给更合适的专家型智能体，从而提升整体响应的准确性和逻辑性。同时，由于每个智能体职责更明确，出错的概率也会降低，系统的可解释性也随之增强。

还有一个值得肯定的地方是它的可扩展性。如果未来需要支持新的领域或任务，我们不需要重新训练整个庞大的模型，只需要加入一个新的专业智能体，或者对已有智能体进行局部调整即可。这种方式比训练一个巨型单体模型要灵活得多，成本也更低。

当然，MoA 也不是没有挑战。比如如何设计高效的协调机制，如何避免信息在多层传递中失真或冗余，还有计算资源的开销问题，都是实际应用中需要仔细权衡的。目前这个方向还处于研究和探索阶段，很多细节还在不断完善。

总的来说，我觉得 MoA 是一个很有启发性的思路。它不再执着于“把一个模型做得更大”，而是转向“让多个模型更好地协作”，这其实更贴近人类社会解决问题的方式。特别是在企业级应用、科研辅助、专业文档生成这些对准确性要求较高的场景下，这种基于集体智能的架构可能会成为未来的一个重要发展方向。

如果你也在关注LLM的演进路径，不妨多留意一下 MoA 相关的研究进展。像 Together.ai、Lyzr、Weaviate 等团队都已经发布了相关的技术文档和实践案例，arXiv 上也有论文（参考文献中的 2406.04692）做了系统性的阐述，值得一看。

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• 大模型 AI 能干什么？
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• 提示工程的意义和核心思想
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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