上海嘉定網(wǎng)站,wordpress+4.4,iis7 部署靜態(tài)網(wǎng)站,中鐵集團招聘目前而言#xff0c;我以為 Agent 的設計模式演進是一場在推理成本與執(zhí)行效果之間尋找平衡的游戲。從最早的思維鏈#xff0c;到如今的企業(yè)級多智能體協(xié)作#xff0c;這些模式?jīng)Q定了 LLM如何平衡企業(yè)研發(fā)成本、產(chǎn)品迭代速度、客戶使用體驗#xff08;幻覺#xff09;的不可…目前而言我以為 Agent 的設計模式演進是一場在推理成本與執(zhí)行效果之間尋找平衡的游戲。從最早的思維鏈到如今的企業(yè)級多智能體協(xié)作這些模式?jīng)Q定了 LLM如何平衡企業(yè)研發(fā)成本、產(chǎn)品迭代速度、客戶使用體驗幻覺的不可能三角。本文面向AI產(chǎn)品與架構帶你你快速梳理主流的 AI Agent 設計模式解答以下問題現(xiàn)在的 Agent 到底有哪幾種主流玩法為了降本和解決幻覺架構師們都想出了什么招我們開發(fā)智能體一定需要借助框架嗎上文已經(jīng)講過了前四種模式Review一下模式核心特點適用場景成本/速度推薦指數(shù)CoT逐步推理簡單邏輯推理無需聯(lián)網(wǎng)低 / 快?????ReAct邊想邊做需要實時反饋的通用任務高 / 慢????PlanExecute先想后做流程固定、步驟多的長任務低 / 快???ReWOO變量傳遞極度追求省錢的工具鏈調用極低 / 極快?LLM Compiler并行計算批量查詢、高并發(fā)數(shù)據(jù)處理中 / 極快????為了進一步提升輸出質量、降低幻覺、增強 Agent 的自省與適應能力我們繼續(xù)講后面的反思與增強類模式。第三階段追求質量與精準 —— 反思與增強模式既然 LLM 難免會有幻覺既然我們不能總是依賴外部工具的反饋那能不能讓 AI 學會自省5. Basic ReflectionBasic Reflection在完成任務后自我復盤、自我糾錯。這是一種輕量但極具實用價值的推理增強機制。其流程非常直觀生成初稿DraftLLM 根據(jù)原始指令生成初步響應如一段代碼、一封郵件、一份分析。自我批判Critique模型以“質檢員”身份審視自己的輸出提出問題這段代碼是否處理了邊界情況這封郵件語氣是否過于生硬這個結論是否有數(shù)據(jù)支撐迭代優(yōu)化Refine基于自評反饋生成改進版本。# 偽代碼示意draft llm.generate(task)critique llm.critique(draft, criteria準確性、語氣、完整性)final_output llm.revise(draft, critique)優(yōu)缺點盤點Basic Reflection 實現(xiàn)成本極低僅需在原始輸出后增加一次自評與修正的 LLM 調用無需外部工具或復雜編排。它特別擅長提升主觀性任務的輸出質量例如優(yōu)化語氣、增強邏輯連貫性、補全遺漏要點并能通過強制自我質疑有效減少無依據(jù)的幻覺在文案、客服、內容生成等場景中帶來顯著體驗提升。 缺點也比較明顯因為沒有合適的評價標準模型很有可能左右腦互搏但是最終因過度修飾導致輸出冗長、失真或陷入邏輯閉環(huán)典型應用場景Basic Reflection 最適合那些沒有絕對正確答案但有優(yōu)劣之分的軟性任務例如撰寫營銷文案、潤色商務郵件、優(yōu)化客服話術、生成產(chǎn)品描述或技術文檔初稿等。在這些場景中風格、語氣、完整性與專業(yè)感比精確計算更重要反思機制能以極低成本顯著提升用戶感知質量。6. ReflexionReflexion 而是構建了一個閉環(huán)的學習機制Agent 在執(zhí)行任務后通過外部反饋如執(zhí)行結果、用戶評分或自動評估器判斷成敗若失敗則生成一條結構化的經(jīng)驗存入長期記憶在后續(xù)類似任務中它會主動檢索并參考這些歷史反思動態(tài)調整策略。這使得 Agent 具備了跨會話的持續(xù)改進能力。優(yōu)缺點盤點優(yōu)點 Reflexion 賦予 Agent 真正的成長性——它能從錯誤中學習并在后續(xù)任務中避免重復踩坑。這種機制特別適合長周期、高復雜度、試錯成本高的場景例如自動化編程、科研假設生成或復雜業(yè)務流程編排。通過積累失敗日志修正策略系統(tǒng)可隨時間推移顯著提升成功率與魯棒性逐步逼近人類專家的迭代思維模式。缺點 該模式高度依賴一個可靠且細粒度的評估信號——如果無法準確判斷哪里錯了或為什么錯反思就無效了。此外記憶的存儲、檢索與融合增加了系統(tǒng)復雜度若反思質量不高如歸因錯誤反而會污染長期記憶。所以這個模式非常吃評價指標和數(shù)據(jù)質量小型企業(yè)不建議使用。典型應用場景適用場景 Reflexion 最適用于可重復、可評估、且失敗可被明確界定的任務比如自動化軟件開發(fā)、智能運維、科研輔助游戲 AI 或仿真環(huán)境中的策略優(yōu)化等等。7.LATS (Language Agent Tree Search)LATS 將強化學習中的蒙特卡洛樹搜索MCTS引入語言智能體讓 LLM 不再局限于走一步看一步的線性規(guī)劃而是主動探索多條可能的推理路徑構建一棵動態(tài)決策樹。在每一步它會擴展Expand基于當前狀態(tài)生成多個候選動作如不同工具調用、不同解題思路模擬Rollout對每條分支進行快速前向推演可使用輕量模型或啟發(fā)式規(guī)則評估Evaluate通過獎勵函數(shù)如任務完成度、邏輯一致性、工具返回結果打分回溯Backpropagate將評分反向傳播更新路徑價值最終選擇最優(yōu)子樹執(zhí)行。優(yōu)缺點盤點優(yōu)點 LATS 極大提升了 Agent 在高不確定性、高風險或組合爆炸型任務中的決策質量。它能有效規(guī)避局部最優(yōu)陷阱發(fā)現(xiàn)人類都可能忽略的巧妙解法。尤其在需要深度探索與權衡的場景如復雜代碼生成、多跳推理、戰(zhàn)略規(guī)劃中LATS 表現(xiàn)出接近“系統(tǒng)性思考”的能力顯著優(yōu)于 ReAct 或 Plan Execute 等線性方法。缺點 計算開銷巨大——每一步都需并行探索多個分支Token 消耗和延遲呈指數(shù)級增長同時獎勵函數(shù)的設計極為關鍵且困難若評估不準搜索會朝著錯誤方向優(yōu)化。此外LATS 對工具穩(wěn)定性、狀態(tài)表示清晰度要求極高工程實現(xiàn)復雜目前多用于研究或高價值封閉場景難以大規(guī)模落地。典型應用場景LATS 適用于解空間龐大、容錯率低、且成功回報極高的任務例如自動生成可運行的復雜算法代碼、多跳知識推理比如某公司 CEO 的母校校長是誰大致需要 3–5 Step?？梢哉fLATS 是目前最接近通用問題求解器的架構。第四階段企業(yè)級研發(fā)架構-兼顧效率與精度8. Collaborative Agents這個是目前作者最推薦AI MAX路線下企業(yè)的應用架構與其讓一個 Agent 干所有事不如構建一個專家團隊如產(chǎn)品經(jīng)理 Agent、程序員 Agent、測試 Agent。通過一個 Coordinator協(xié)調器 或 SOP標準作業(yè)程序 來管理它們之間的通信和任務流轉?！锸纠脩粢箝_發(fā)一個小程序PM Agent寫需求文檔Dev Agent寫前端后端代碼Test Agent跑自動化用例Reviewer Agent做安全與合規(guī)檢查Deploy Agent推到生產(chǎn)環(huán)境。 全程無需人工介入且每個角色只干自己最擅長的事。優(yōu)缺點盤點優(yōu)點可擴展性強。每個 Agent 只需要關注自己的領域幻覺被分散控制適合處理復雜的企業(yè)級業(yè)務流程。當業(yè)務變化時只需替換或升級某個角色 Agent而不必重構整個系統(tǒng)。缺點通信與協(xié)調難。如果協(xié)調機制設計不好比如沒有明確的終止條件或任務分發(fā)規(guī)則Agent 之間容易產(chǎn)生死循環(huán)、重復響應或“踢皮球”式對話反而降低效率。典型應用場景軟件開發(fā)全流程自動化需求 → 設計 → 編碼 → 測試 → 部署跨部門企業(yè)流程招聘HR初篩 → 技術面試 → 薪酬核算 → 入職辦理客戶服務閉環(huán)售前咨詢 → 訂單生成 → 物流跟蹤 → 售后回訪9.Computer Use / GUI Agents長期以來Agent 的能力受限于有沒有 API。但現(xiàn)實世界中大量關鍵系統(tǒng)如銀行內網(wǎng)、老舊 ERP、政府申報平臺根本沒有開放接口。2024 年底 Claude 3.5 推出Computer Use能力后這一局面被徹底打破Agent 終于可以像人一樣直接操作圖形界面。GUI Agent 不再依賴 API而是通過視覺 操作閉環(huán)與軟件交互Observe截取當前屏幕畫面Vision利用多模態(tài)模型理解 UI 布局識別按鈕、輸入框、表格等元素Action生成具體操作指令如“點擊坐標 (x200, y300)”或“在用戶名框輸入 ‘a(chǎn)dmin’”Feedback執(zhí)行后再次截圖驗證操作是否成功形成閉環(huán)。依托于上述機制催生出了很多真正的原生AI產(chǎn)品。比如最近很火的Auto GLM大家可以多關注關注。結合GUI Agents和Collaborative Agents會有很多產(chǎn)品力很強的新型產(chǎn)品誕生期待結語AI Agent 的演進本質是在推理成本、執(zhí)行效果與幻覺控制之間尋找最優(yōu)解——從 CoT 的思維啟蒙到 ReAct 的環(huán)境交互再到多智能體協(xié)作與 GUI 操作的工程落地2025 年的 Agent 已不再是會聊天的模型而是能真正干活的數(shù)字員工。9種開發(fā)模式Review模式核心特點適用場景成本/速度推薦指數(shù)CoT逐步推理簡單邏輯推理無需聯(lián)網(wǎng)低 / 快?????ReAct邊想邊做需要實時反饋的通用任務高 / 慢????Plan Execute先想后做流程固定、步驟多的長任務低 / 快???ReWOO變量傳遞極度追求省錢的工具鏈調用極低 / 極快?LLM Compiler并行計算批量查詢、高并發(fā)數(shù)據(jù)處理中 / 極快????Reflection自我糾錯寫作、代碼生成、內容風控中 / 中????Reflexion記憶進化長期運行、需持續(xù)優(yōu)化的場景高 / 慢??LATS深度推演極高難度的決策、算法生成極高 / 極慢?Multi-Agent團隊協(xié)作復雜的企業(yè)級業(yè)務流SOP高 / 視情況?????Computer Use視覺操作無 API 的老舊軟件操作高 / 慢???如何學習大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實際上整個社會的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個人只能說是“最先掌握AI的人將會比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計算機、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的開局時期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。我意識到有很多經(jīng)驗和知識值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗解答大家在人工智能學習中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦于知識傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學習提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學習等錄播視頻免費分享出來。第一階段10天初階應用該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識對大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關討論時發(fā)表高級、不跟風、又接地氣的見解別人只會和 AI 聊天而你能調教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應用業(yè)務架構大模型應用技術架構代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構成指令調優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應用該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰(zhàn)學習學會構造私有知識庫擴展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術進展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個簡單的 ChatPDF檢索的基礎概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴展知識混合檢索與 RAG-Fusion 簡介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓練恭喜你如果學到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關的工作自己也能訓練 GPT 了通過微調訓練自己的垂直大模型能獨立訓練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術方案。到此為止大概2個月的時間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓練求解器 損失函數(shù)簡介小實驗2手寫一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡并訓練它什么是訓練/預訓練/微調/輕量化微調Transformer結構簡介輕量化微調實驗數(shù)據(jù)集的構建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產(chǎn)大模型服務搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計算機運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優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項目內容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法備案…學習是一個過程只要學習就會有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內完成所有的任務那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學習資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們如果需要可以微信掃描下方CSDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】