智能体设计模式

智能体通过对话界面分析用户明确表述的目标。

用户为了解决特定问题，在向智能体查询以时，需要在提示词中提供相关背景信息并解释目标。

2、问题

用户可能缺乏与智能体交互的专业知识，因此提供的信息可能对目标实现存在模糊性。

• 欠明确性：用户可能无法提供完整的背景信息或向智能体精确描述目标。

• 效率性：用户期望智能体快速响应。

智能体提供对话界面，用户可直接说明背景和问题，这些信息会被传递至被动目标生成器以确定目标。同时，该生成器还能从记忆中检索相关信息，包括当前处理的工件库、近期任务中使用的工具、对话历史、正反示例等，并将其附加到用户提示词中以辅助目标推导。生成的目标会发送至其他组件进行任务分解与执行。此时，智能体仅接收用户直接提供的背景信息，因此，只在被动接收用户输入后才生成策略以优化和澄清用户目标。需注意的是，在多智能体系统中，一个智能体可通过调用另一智能体的API发送提示词来分配具体任务，而被调用的智能体会分析接收到的信息并确定目标。

• HuggingGPT：通过聊天机器人响应用户请求，并将包含复杂意图的请求解析为目标。

通过理解人类交互并借助相关工具捕捉上下文，从而主动预测用户目标。

用户需要在提示词中说明希望智能体达成的目标。

2、问题

仅通过对话界面收集的背景信息可能有限，导致对用户目标的响应不准确。

• 欠明确性：

1）用户可能无法提供完整的上下文信息或向智能体精确描述目标。

2）智能体仅能从记忆中检索有限的信息。

• 可访问性：某些残障用户可能无法通过被动目标生成器直接与智能体交互。

• GestureGP：可解析用户的手势描述，从而理解其意图。

• ProAgent：可观察其他智能体队友的行为，推断其意图并相应调整规划。

根据预期的输入/输出内容与格式，对提示词和响应进行优化调整。

用户可能难以编写有效的提示词，尤其是在需要注入全面上下文的情况下。同样，可能某些场景下，用户也难以理解智能体的输出内容。

2、问题

如何生成符合用户目标或意图的有效提示词和标准化响应？

• 标准化：提示词和响应的结构、格式及内容可能存在差异，导致智能体行为混乱或不一致。

• 目标对齐：确保提示词和响应与最终目标一致，有助于智能体达成预期结果。

• 互操作性：生成的提示词和响应可能需直接输入至其他组件、外部工具或智能体以执行后续任务。

用户可能向智能体输入初始提示词，但这些提示词可能因缺乏相关上下文、无意注入攻击、冗余等问题而低效。为此，提示词/响应优化器可基于预定义的约束和规范构建优化后的提示词与响应，确保其内容与格式符合最终目标。优化器通常采用提示词/响应模板作为生成具体实例的工厂，通过结构化方法实现查询与响应的标准化，提升响应准确性并增强与外部工具或智能体的互操作性。例如，一个提示词模板可包含智能体指令、少量示例（小样本学习）以及待解决的问题/目标。

• LangChain：提供提示词模板，支持开发者构建基于基础模型的定制化智能体。

• Amazon Bedrock：用户可配置提示词模板，定义智能体评估和使用提示词的规则。

• Dialogflow：允许用户创建生成器，在运行时指定智能体行为与响应方式。

通过外部知识检索增强智能体的知识更新能力，同时保障本地化基础模型系统的数据隐私。

除非经过领域数据微调或预训练，基于大模型的智能体通常缺乏特定领域的专业知识，特别是涉及高度机密和隐私敏感的本地数据时。

2、问题

当任务所需知识超出基础模型训练范围时，智能体如何进行有效推理？

• 知识缺失：执行领域特定任务时，因缺乏相关知识储备可能导致推理不可靠

• 资源开销：使用本地数据微调大模型或本地训练大模型需要高昂的计算资源成本

• 数据隐私：本地敏感数据不能直接用于模型训练或微调

• LinkedIn采用RAG构建智能体管道，通过检索案例研究回答用户

• Researcher开发的检索评估器可输出置信度分数，提升RAG鲁棒性

通过单次调用模型实例生成完整计划的所有步骤。

当用户为实现特定目标与智能体交互时，智能体需依赖内置模型生成执行计划。

2、问题

如何高效生成多步骤行动计划？

• 时效性：紧急任务要求智能体快速完成规划并响应

• 成本控制：商业模型的每次调用均产生费用

单次模型查询场景下用户与智能体之间的交互中，智能体查询内置模型，基于用户指定的目标和约束生成相应计划。针对用户需求（如有限预算），基础模型仅被查询一次以理解所提供的输入。通过这种方式，智能体能够制定实现宏观目标的多步骤计划，并为该计划提供整体性解释，而无需深入详细的推理步骤。

• 基础模型的默认调用配置

在生成每一步计划的过程中，动态调用基础模型，实现渐进式推理优化。

当用户与智能体交互以达成特定目标时，需依赖模型进行多阶段计划生成。

2、问题

模型首次响应可能不准确，如何确保推理过程的精确性？

• 上下文窗口限制：模型上下文容量有限，难以一次性接收完整提示词

• 过度简化风险：单次查询易导致关键细节遗漏，增加不确定性

• 可解释性需求：需保留详细推理过程以建立可信度

智能体可通过多次查询基础模型，采用逐步推理的方式制定目标达成方案。同时，用户可在任意阶段对推理过程及生成方案提供反馈，模型查询过程中将相应进行调整。查询次数既可通过智能体配置预设，也可由用户提示指定。需注意，增量式模型查询可依赖可复用模板实现，该模板通过上下文注入或显式工作流/方案存储管理系统来引导整个过程。此模式同样适用于其他组件查询集成基础模型的情况。

• HuggingGPT：通过多次查询分解用户请求，建立细粒度任务依赖关系

• EcoAssistant：代码执行器与模型迭代交互实现代码优化

• ReWOO：分阶段生成关联计划并整合工具观测证据

通过生成线性执行步骤序列，系统化实现用户目标的中间过程。

智能体对用户呈现"黑箱"特性时，用户往往关注目标达成的具体过程。

2、问题

如何高效构建目标导向的确定性策略？

• 抽象性挑战：用户任务描述的高层抽象易导致处理歧义

• 一致性需求：需为协同工具/智能体提供连贯的执行指引

• 效率平衡：决策不确定性可能降低用户满意度

单路径规划生成器在接收并解析用户目标后，能够协调创建面向其他智能体或工具的执行方案，并对任务进行优先级排序，从而逐步达成目标。具体而言，规划生成过程需要推理判断各中间步骤是否具备可执行性及最优性。该流程中的每个步骤仅设计单一后续步骤，由此形成线性直接的计划链条（思维链CoT）。系统采用自洽校验机制，通过多次确认模型输出并选择一致性最高的结果作为最终决策。需要说明的是，生成方案的粒度可根据目标复杂度动态调整，复杂计划可能包含多工作流、处理进程、任务单元及精细化操作步骤。

• LlamaIndex：通过CoT优化ReAct智能体的单路径规划性能

• ThinkGPT：提供标准化实现工具包

通过在目标达成过程的每个中间步骤创建多重选择，支持个性化决策路径的生成。

当智能体对用户呈现"黑箱"特性时，用户往往期望理解目标达成的具体过程。

2、问题

面对复杂任务时，如何生成兼顾包容性、多样性且高质量的一致性解决方案？

• 抽象性障碍：高层抽象的任务描述易产生处理歧义

• 一致性要求：需为协同方提供连贯的执行指引

• 偏好适配：需捕捉用户偏好以提供定制化方案

• 简化风险：复杂任务的过度简化可能导致方案失效

多路径规划生成模式在单路径规划生成器基础上，能够在目标达成过程的每个步骤创建多个可选分支，这要求底层基础模型能够为前序步骤的每个选项推导出符合条件的可执行操作。具体而言，用户偏好会影响后续中间步骤的生成，从而形成不同的最终方案。相关智能体与工具的调用配置也将相应调整。思维树（Tree-of-Thoughts）是该模式的典型实现。

• AutoGPT：集成思维树实现多路径决策

• Gemini：逐步生成可选方案供用户决策

• OpenAI：基于GPT-4实现思维树规划器

使智能体能够对规划及推理过程进行自我评估，并生成优化建议。

智能体根据用户目标生成任务分解方案时，基础模型的幻觉风险可能影响方案质量。

2、问题

如何高效审查规划合理性并整合反馈？

• 推理不确定性：内在逻辑矛盾可能降低任务成功率

• 可解释性缺失：决策过程不透明会损害可信度

• 时效性约束：特定场景要求限期完成规划

具体而言，反思是一种形式化的优化过程，旨在迭代式地审查和优化智能体的推理过程及生成内容。用户向智能体输入具体目标后，智能体首先生成实现该需求的执行方案。随后，用户可指令智能体对该方案及对应推理过程进行反思。智能体会回溯推理链条，验证是否存在导致后续步骤偏差的错误中间结果，进而调整校准推理过程以生成优化方案。此类反思过程及结果可存入智能体记忆库以实现持续学习，最终确定的方案将逐步执行。自洽性是该模式的典型实现。

• Reflexion框架：基于任务状态的多维度反思

通过不同智能体或基础模型间的相互评估，优化目标方案及推理流程。

当单一智能体反思能力有限时，需评估其输出质量及推理有效性。

2、问题

如何突破单智能体能力边界，实现高质量方案评审？

• 推理缺陷：内部逻辑错误将降低输出可信度

• 解释瓶颈：单一视角限制决策透明度

• 能力天花板：复杂反思任务超出个体智能体负荷

当智能体无法通过自我反思生成准确结果或精确规划步骤时，用户可要求其查询专精于反思的其他智能体。该反思型智能体将评审原始智能体的记录输出及相关推理步骤，并提供优化建议。此过程可迭代进行，直至反思型智能体确认方案可行。此外，可同时查询多个智能体进行反思，以生成更全面的响应建议。

• XAgent系统：工具智能体向规划智能体实时反馈任务状态

• Talebirad跨智能体研究：通过相互批评实现策略调优

通过收集人类反馈优化决策方案，确保与用户偏好精准对齐。

智能体将用户目标分解为可执行任务时，需保障最终方案符合人类预期。

2、问题

如何将人类偏好完整准确地融入推理过程？

• 偏好对齐：必须精准理解用户个性化需求

• 可争议性：需建立异常输出的快速修正机制

当用户输入目标及特定约束条件时，智能体首先生成包含一系列中间步骤的执行方案。该构建的方案及其推理过程日志可提交给用户审核，或发送给其他人类专家验证可行性和实用性。用户或专家可提供修改建议，指明需要更新或替换的步骤。该方案将经过迭代评估和改进，直至获得用户/专家最终批准。

• Inner Monologue系统：机器人通过人类反馈优化物体识别

过多智能体投票机制达成共识决策。

复合AI系统中多个智能体需协同完成任务但存在观点分歧。

2、问题

如何公平确定最终决策？

• 多样性：不同智能体存在方法论差异

• 公平性：需保障各智能体决策权平等

• 可追溯性：必须记录完整决策过程

智能体通过投票机制协同完成决策。具体流程为：(1)主智能体首先生成候选响应；(2)发起投票并将不同反思建议作为选项；(3)邀请其他智能体基于各自能力经验投票选择最优反馈。在此过程中，各智能体采用中心化通信模式，由原始智能体担任协调者。投票结果经标准化处理后返回主智能体，由其优化响应内容后最终答复用户。需注意：投票过程可通过多种方式实现（如协调者智能体直接通信、基于区块链的智能合约等），且所有参与智能体的身份管理对确保投票可追溯性至关重要。

• Hamilton模拟法庭：九智能体投票裁决案件

• ChatEval系统：多数决与平均分双模式

通过角色划分与职责分配实现多智能体的专业化协同。

复合AI系统中，具备不同专业能力的智能体需共同完成复杂任务。

2、问题

如何基于智能体专长实现高效分工协作？

• 能力多样性：各智能体存在方法论与知识体系差异

• 分工必要性：需根据训练数据与功能定位分配职责

• 容错需求：单个智能体故障不应影响系统整体运行

角色制协作模式的高层架构，采用层级化协作机制。具体实现包含：

1）角色分配体系

通过角色定义建立工作流（包含：身份设定、任务定义、工具调用、流程编排）。

2）动态扩展机制

• 支持定义更精细化的角色分工

• 确保任务与职责的无缝转移

• XAgent系统：规划/调度/工具三类角色协同

• MetaGPT框架：模拟软件团队标准流程（架构师/项目经理/工程师）

• MedAgents医疗系统：专科医生角色协作诊疗

通过多智能体间的辩论式交互，在观点交锋中迭代优化决策方案并达成共识。

复合AI系统中，具备多元视角的智能体需协同完成复杂推理任务。

2、问题

如何激发集体智慧生成优化方案，同时促进智能体能力进化？

• 观点多样性：不同智能体可提供互补性见解

• 适应力瓶颈：面对新任务时创造性不足

• 过程黑箱：需保障协作过程的可审计性

辩论制协作模式的具体工作流程如下：

1）辩论初始化阶段

• 用户向主智能体提交查询

• 主智能体将问题分发给其他协作智能体

• 各智能体生成初始响应

2）去中心化辩论阶段

• 智能体间相互传播初始响应进行验证

• 提供改进指令和潜在方向

• 支持共享记忆库或互访记忆数据

3）终止条件判定

• 达到预设辩论轮次上限

• 或获得共识性答案

• crewAI平台：提供多智能体话题讨论框架

通过输入输出双向管控，确保基础模型行为符合用户需求、伦理规范与法律要求。

智能体调用基础模型实现目标时，需防范恶意输入与有害输出。

2、问题

如何避免基础模型受对抗性输入影响或生成不良输出？

• 鲁棒性需求：对抗信息可能污染模型记忆与推理链

• 安全性风险：幻觉现象导致冒犯性内容或系统故障

• 标准符合性：需满足行业与组织的特定合规要求

多模态防护栏技术作为中间层部署于基础模型与复合AI系统的其他组件之间，其核心工作机制包含：

• NeMo防护栏：保障对话系统安全性（NVIDIA）

• Llama防护模型：基于安全风险分类的审查系统（Meta）

• Guardrails AI平台：提供多场景验证器集

建立统一的服务目录，实现多样化工具与智能体的高效发现与调用。

智能体执行任务时需协同外部工具或其他智能体以扩展能力边界。

2、问题

如何从海量资源中快速匹配最优工具与智能体？

• 可发现性：资源多样性增加检索难度

• 时效压力：需在规定时间内完成资源遴选

• 适配要求：特定任务对工具有专项能力要求

智能体通过工具/智能体注册中心检索外部资源的过程：用户向智能体提交目标后，智能体将其分解为细粒度任务。随后可查询工具/智能体注册中心——该中心作为主要入口，依据领域特定能力、价格、上下文窗口等一系列指标对各类工具和智能体进行收集分类。基于返回的信息，智能体可将任务分配给相应的工具和智能体。需注意，注册中心可通过不同方式实现（例如配备特定知识库的协调者智能体、基于区块链的智能合约等），并可扩展为工具/智能体服务交易市场。

• GPT应用商店：ChatGPT智能体检索平台

• TPTU工具集：扩展AI智能体能力库

• VOYAGER系统：渐进式构建可复用技能库

• OpenAgents项目：专业化插件API管理

通过标准化接口转换，实现智能体与异构工具间的无缝协作。

智能体需调用外部工具扩展能力时，面临接口不兼容问题。

2、问题

如何解决智能体与多样化工具间的接口适配挑战？

• 互操作性：需处理工具间差异化的交互协议

• 动态适配：根据任务复杂度灵活切换工具

• 开发成本：手动开发适配接口效率低下

在接收用户指令后，智能体生成包含多个任务的目标实现方案。由于不同工具具有异构接口（存在抽象层级差异或特定格式要求等），智能体适配器通过以下机制实现桥接：

典型应用场景包括：

• 本地文件系统交互：任务转译为系统消息

• 视频游戏操作：捕获并操控图形用户界面

注：细粒度接口描述可提升智能体理解能力、优化整体性能。

• AutoGen框架：支持工具注册与语义描述

• 苹果智能系统：跨应用实体识别与功能调用

• Semantic Kernel：插件语义化描述与技能编排

• SWE智能体：代码命令接口转换

通过多维度测试体系，确保智能体行为符合设计预期与场景需求。

智能体基于基础模型与多组件协同推理生成响应时，需建立性能验证机制。

2、问题

如何系统化评估智能体运行表现？

• 功能完备性：需验证服务完整性、正确性与适用性

• 场景适配度：理解实际应用表现以指导优化

开发者在设计时和运行时可部署智能体评估器对智能体的响应及推理过程进行评估。具体实施时，开发者需构建评估管道，包括定义基于特定场景的需求指标、评估标准以及智能体的预期输出。在给定具体上下文时，评估器会准备上下文相关的测试用例（从外部资源检索或自主生成），并分别对智能体组件执行评估。评估结果将提供边界案例、临界失误等有价值的反馈，开发者可据此进一步调优智能体、采取风险缓解措施，并基于评估结果升级评估器本身。

• Inspect框架（英国AI安全研究所）：内置提示词工程等评估模块

• DeepEval平台：集成14种指标，支持主流开发框架

• Promptfoo工具：提供缓存加速与自动化评分

• Ragas系统：专注RAG流程的测试集生成与LLM辅助评估

如上图所示，18种设计模式覆盖了完整的智能体闭环生态，使整个生态中的各种场景有机整合在一起，这些场景包括：

当需捕获用户环境信息作为补充上下文时：

√ 主动目标生成器：通过传感器数据分析用户目标（特别适用于残障服务场景）

√ 被动目标生成器：提供简易高效的对话接口

√ 提示/响应优化器：标准化用户指令以增强目标对齐

√ 检索增强生成：从外部知识库获取补充信息

√ 增量式查询：基于用户需求/系统配置多次查询（提升推理确定性）

√ 单次查询：因预算限制仅查询一次

√ 单路径生成器：高效线性方案

√ 多路径生成器：多选项复杂方案（确保包容性及人类偏好对齐）

√ 自我反思/交叉反思/人工反思：验证方案正确性与可行性

√ 多智能体协作：投票制/角色制/辩论制交互

√ 多模态防护栏：通过规则/AI双模式检测输入输出

√ 工具/智能体注册中心：提升资源发现效率

√ 智能体适配器：保障外部服务调用互操作性

√ 智能体评估器：发布前验证功能适用性