本文分享了AI Agent系统开发中采用MCP协议的实战经验,重点解析吴恩达总结的Agent四大核心模式:反思模式通过自我优化决策、工具调用模式连接外部资源、规划模式提升任务执行效率、多智能体协作模式实现协同工作。文章详细介绍了各模式的技术特点与应用场景,为开发者提供架构设计参考,是系列文章的首篇内容。

科普吴恩达总结的Agent模式: reflection, tool use, planning and multi-agent

【什么是agent】

Agent(智能体或代理)是人工智能领域中的核心概念,指能够感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能实体。简单来讲,可以理解它是代理你去做一些事情。

【Agent的四大核心能力】

    1. 环境感知:通过视觉传感器、语音接口等多模态"感官"实时获取环境数据
    1. 智能决策:运用深度学习模型和强化学习算法进行复杂决策
    1. 任务执行:可调用API工具库或操控物理设备完成实际工作
    1. 持续进化:具备在线学习和迁移学习能力,实现性能的持续提升

【吴恩达总结的Agent模式】

1)Reflection【反思模式】:通过模型自身反思来改进任务的执行,例如react、self-refine、refine属于该类

2)Tool use【工具调用】:涉及模型调用外部工具或者库来解决任务

3)Planning【规划模式】:提前计划和组织步骤来提升效率和准确率

4)Multi-agent collaboration【多智能体协作】:涉及多个智能体进行协作来提升任务执行能力,例如A2A协议属于解决该类问题的协议

1)Reflection【反思模式】

通过模型自身反思来改进任务的执行,例如react、self-refine、refine属于该类

  • • 代表技术:ReAct框架、Self-Refine算法
  • • 特点:通过任务执行后的自我反思不断优化决策过程
  • • 应用场景:需要持续优化的复杂决策系统

2)Tool use【工具调用】

涉及模型调用外部工具或者库来解决任务。具体调用什么工具和工具的参数均由模型决定。

  • • 核心技术:函数调用(Function Calling)、API集成
  • • 优势:突破大模型固有局限,实现现实世界操作
  • • 典型案例:自动订票系统、智能客服工单处理(一些相对简单的内容)

3)Planning【规划模式】

提前计划和组织步骤来提升效率和准确率

  • • 关键技术:分层任务网络(HTN)、蒙特卡洛树搜索
  • • 价值:显著提升复杂任务的执行效率和成功率
  • • 应用实例:物流路径规划、生产排程优化

4)Multi-agent collaboration【多智能体协作】

涉及多个智能体进行协作来提升任务执行能力,例如A2A协议属于解决该类问题的协议

  • • 前沿协议:A2A协作框架、联邦学习机制
  • • 突破:实现智能体间的知识共享与协同决策
  • • 典型应用:分布式智能系统、群体机器人控制

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