王吉伟 中智凯灵 2025年01月09日 11:11 北京

作者王吉伟：AIGC领域的资深观察家、分析师和布道者，对AI Agent的发展和应用等有系统的梳理和深入的思考。目前重点研究AIGC、AI Agent及超自动化在各行业的落地应用与创业创新，作品遍布各大内容平台、学术网站及杂志。

导读：AI Agent是指能够在特定环境中自主执行任务的人工智能系统，不仅接收任务，还自主制定和执行工作计划，并在过程中不断自我评估和调整，类似于人类在创造性任务中的思考和修正过程。AI Agent的四种关键设计模式是实现高效执行复杂任务的基础，共同构成了AI Agent的能力框架。本文将深入解析这四种关键设计模式。

AI Agent的四种关键设计模式如下：

• 反思：LLM检查自己的工作，以提出改进方法。

• 使用工具：LLM使用网络搜索、代码执行或任何其他功能来帮助收集信息、采取行动或处理数据。

• 规划：LLM提出并执行一个多步骤计划来实现目标。

• 多智能体协作：多个 AI 智能体一起工作，分配任务并讨论和辩论想法，提出比单个智能体更好的解决方案。

1. 反思

如图1所示，反思模式允许AI Agent在完成任务后对自身的输出进行再次审视和评估。在这种模式下，AI Agent不仅能执行任务，还能像人类专家一样，对自己的工作进行批判性思考。

图1  AI Agent四种设计模式——反思

AI Agent可能会生成一段代码，然后根据预设的标准或反馈，自我检查代码的正确性、效率和结构，并提出可能的改进措施。这种自我监督和修正的能力，使得AI Agent在执行任务时能够不断提高准确性和效率。

2. 工具使用

图2  AI Agent四种设计模式——工具使用

AI Agent可能会使用图像处理工具来分析和处理图像数据，或者调用API来获取和整合外部信息。这样的能力使得AI Agent不再局限于内置的知识库，而是能够与外部系统交互，从而更好地适应多变的任务需求。

3. 规划

图3 AI Agent四种设计模式——规划

案例：

AI Agent可以根据给定的目标自动规划出实现路径，比如在开发一个新项目时，它能够规划出研究、设计、编码、测试等一系列步骤，并自动执行这一计划，甚至在遇到问题时重新规划以绕过障碍。

4. 多Agent协作

Agent协作突出了多个AI Agent之间的合作和协调。如图4所示，在这种模式下，每个AI Agent都可以扮演特定的角色，并与其他AI Agent共同协作以完成复杂的任务。这种合作可以模拟真实世界中的团队工作流程，通过代理间的互补和协同作用，提高整体的执行效率和创新能力。

图4  AI Agent四种设计模式——多Agent合作

总结