本文详解吴恩达提出的四种AI智能体设计模式：反思模式（通过自我检查和反馈调整行为）、工具模式（调用外部工具弥补能力不足）、规划模式（动态调整问题解决步骤）和多智能体工作流（多智能体协作完成复杂任务）。文章结合理论说明和外卖员实例，强调强大的AI智能体通常会综合运用这四种模式，实现更高效、更智能的行为。

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感谢B站，感谢吴恩达，知识平权和共享让我学到了最新的AI小知识。最顶级的AI科学家亲自讲授，果然令人神清气爽，好像看完全懂了。

是不是全懂了？验证一下，自己重组和输出测试一下。

吴神总结了四种智能体设计模式，反思、工具、规划、多智能体工作流。

再复杂的应用就是灵活的、综合的使用四种设计模式。

先上原版：

1 反思

反思介绍的例子为2个LLM，一个负责写代码，一个负责找BUG，左右互搏，共同提高。

第二个LLM也可以替换为人、标准答案、反馈。

翻译一下如下图所示。

实验表明，有外部反馈的反思模式效果最好。

2 工具

工具的例子更简单，LLM调用一个工具，精确回答当前时间。

程序员都明白，工具就是函数调用，可以是无限多的组合工具箱，弥补智能体的专业能力欠缺。

3 规划

规划稍微难以理解，它和固定编排不一样的地方是LLM可以基于问题，动态调整问题解决的步骤。

示例为给定一个数据库表的基础上回答用户问题，提供多个SQL工具，但执行哪个语句，先后顺序不固定，LLM生成规划。

4 多智能体工作流

示例为写一个市场文案，几个智能体协作，执行研究者、图片设计者、文稿书写者几个角色，非常类似人类的分工协作。

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以上为吴恩达原版说明和示例，以下为白中堂编排的智能体送外卖示例。

1. 反思 - “遇到问题及时调整”

• 模式核心：检查当前状态和结果，与目标进行对比，如果发现偏差或问题，就调整行动或计划。
• 外卖员例子：

• 反思：“糟了，按原计划走会超时。”
• 行动：立刻重新规划路线，绕开堵点。

• 智能体行为：持续监控（“路堵了吗？用户联系上了吗？”），与预期（“准时送达”）对比，如果不符合，就触发新的“规划”和“工具使用”。

2. 工具 - “路上用的各种装备”

• 模式核心：自己做不到的事情，就调用外部工具来帮忙。
• 外卖员例子：在执行“规划”好的路线时，外卖员会频繁使用工具：

• 导航APP：实时告诉他下一步该怎么走，这是最重要的工具。
• 电动车：这是他的基础交通工具。

• 智能体行为：智能体本身没有“地图数据”或“通讯能力”，但它可以调用地图API、发送消息API等“工具”来完成任务。

3. 规划 - “出发前先看导航”

• 模式核心：在行动之前，先思考，制定一个分步骤的计划。
• 外卖员例子：外卖员接到订单后，不会立刻骑车乱冲。他会先做规划：

• 步骤1：查看商家位置和用户地址，了解整体情况。
• 步骤2：打开地图APP，规划出最优骑行路线（哪条路不堵车，哪个红绿灯少）。
• 步骤3：估算时间，心想：“我先去A店取餐，然后走B路，大概20分钟能送到。”

• 智能体行为：将大目标（送餐）分解为一系列可执行的小任务（取餐 -> 路线A -> 路线B -> 送达），形成一个行动计划。

4. 多智能体工作流 - “不是一个人在战斗”

• 模式核心：多个各司其职的智能体通过协作，共同完成一个复杂任务。
• 外卖员例子：送餐这个任务，其实背后是一个团队：

• 调度智能体：负责把新订单分配给最合适的外卖员（你）。
• 导航智能体：专门负责提供和优化路线规划。
• 客服智能体：如果外卖员（你）上报“用户联系不上”，这个智能体可能会自动拨打用户电话，或介入处理。
• 外卖员智能体：负责执行最后的取餐和送达物理操作，并与其它智能体沟通。

• 智能体行为：多个智能体像一支球队，有前锋、中场、后卫。他们通过传递“信息”（如订单信息、位置信息、问题上报）来协同工作，最终赢得比赛（完成送餐）。

一个强大的AI智能体，很少只使用一种模式，它更像这个外卖员，善于规划、懂得用工具、会复盘反思、并能与同伴与系统协作。

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