洛陽(yáng)市河陽(yáng)建設(shè)工程有限公司網(wǎng)站,企業(yè)建網(wǎng)站公司多少錢,住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部政務(wù)服務(wù)門戶網(wǎng)站,天津網(wǎng)站建設(shè)運(yùn)營(yíng)方案目前而言#xff0c;我以為 Agent 的設(shè)計(jì)模式演進(jìn)是一場(chǎng)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(jí)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(yàn)#xff08;幻覺(jué)#xff09;的不可…目前而言我以為 Agent 的設(shè)計(jì)模式演進(jìn)是一場(chǎng)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(jí)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(yàn)幻覺(jué)的不可能三角。本文面向AI產(chǎn)品與架構(gòu)帶你你快速梳理主流的 AI Agent 設(shè)計(jì)模式解答以下問(wèn)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(jué)架構(gòu)師們都想出了什么招我們開(kāi)發(fā)智能體一定需要借助框架嗎上文已經(jīng)講過(guò)了前四種模式Review一下模式核心特點(diǎn)適用場(chǎng)景成本/速度推薦指數(shù)CoT逐步推理簡(jiǎn)單邏輯推理無(wú)需聯(lián)網(wǎng)低 / 快?????ReAct邊想邊做需要實(shí)時(shí)反饋的通用任務(wù)高 / 慢????PlanExecute先想后做流程固定、步驟多的長(zhǎng)任務(wù)低 / 快???ReWOO變量傳遞極度追求省錢的工具鏈調(diào)用極低 / 極快?LLM Compiler并行計(jì)算批量查詢、高并發(fā)數(shù)據(jù)處理中 / 極快????為了進(jìn)一步提升輸出質(zhì)量、降低幻覺(jué)、增強(qiáng) Agent 的自省與適應(yīng)能力我們繼續(xù)講后面的反思與增強(qiáng)類模式。第三階段追求質(zhì)量與精準(zhǔn) —— 反思與增強(qiáng)模式既然 LLM 難免會(huì)有幻覺(jué)既然我們不能總是依賴外部工具的反饋那能不能讓 AI 學(xué)會(huì)自省5. Basic ReflectionBasic Reflection在完成任務(wù)后自我復(fù)盤、自我糾錯(cuò)。這是一種輕量但極具實(shí)用價(jià)值的推理增強(qiáng)機(jī)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(yīng)如一段代碼、一封郵件、一份分析。自我批判Critique模型以“質(zhì)檢員”身份審視自己的輸出提出問(wèn)題這段代碼是否處理了邊界情況這封郵件語(yǔ)氣是否過(guò)于生硬這個(gè)結(jié)論是否有數(shù)據(jù)支撐迭代優(yōu)化Refine基于自評(píng)反饋生成改進(jìn)版本。# 偽代碼示意draft llm.generate(task)critique llm.critique(draft, criteria準(zhǔn)確性、語(yǔ)氣、完整性)final_output llm.revise(draft, critique)優(yōu)缺點(diǎn)盤點(diǎn)Basic Reflection 實(shí)現(xiàn)成本極低僅需在原始輸出后增加一次自評(píng)與修正的 LLM 調(diào)用無(wú)需外部工具或復(fù)雜編排。它特別擅長(zhǎng)提升主觀性任務(wù)的輸出質(zhì)量例如優(yōu)化語(yǔ)氣、增強(qiáng)邏輯連貫性、補(bǔ)全遺漏要點(diǎn)并能通過(guò)強(qiáng)制自我質(zhì)疑有效減少無(wú)依據(jù)的幻覺(jué)在文案、客服、內(nèi)容生成等場(chǎng)景中帶來(lái)顯著體驗(yàn)提升。 缺點(diǎn)也比較明顯因?yàn)闆](méi)有合適的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)模型很有可能左右腦互搏但是最終因過(guò)度修飾導(dǎo)致輸出冗長(zhǎng)、失真或陷入邏輯閉環(huán)典型應(yīng)用場(chǎng)景Basic Reflection 最適合那些沒(méi)有絕對(duì)正確答案但有優(yōu)劣之分的軟性任務(wù)例如撰寫(xiě)營(yíng)銷文案、潤(rùn)色商務(wù)郵件、優(yōu)化客服話術(shù)、生成產(chǎn)品描述或技術(shù)文檔初稿等。在這些場(chǎng)景中風(fēng)格、語(yǔ)氣、完整性與專業(yè)感比精確計(jì)算更重要反思機(jī)制能以極低成本顯著提升用戶感知質(zhì)量。6. ReflexionReflexion 而是構(gòu)建了一個(gè)閉環(huán)的學(xué)習(xí)機(jī)制Agent 在執(zhí)行任務(wù)后通過(guò)外部反饋如執(zhí)行結(jié)果、用戶評(píng)分或自動(dòng)評(píng)估器判斷成敗若失敗則生成一條結(jié)構(gòu)化的經(jīng)驗(yàn)存入長(zhǎng)期記憶在后續(xù)類似任務(wù)中它會(huì)主動(dòng)檢索并參考這些歷史反思動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。這使得 Agent 具備了跨會(huì)話的持續(xù)改進(jìn)能力。優(yōu)缺點(diǎn)盤點(diǎn)優(yōu)點(diǎn) Reflexion 賦予 Agent 真正的成長(zhǎng)性——它能從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)并在后續(xù)任務(wù)中避免重復(fù)踩坑。這種機(jī)制特別適合長(zhǎng)周期、高復(fù)雜度、試錯(cuò)成本高的場(chǎng)景例如自動(dòng)化編程、科研假設(shè)生成或復(fù)雜業(yè)務(wù)流程編排。通過(guò)積累失敗日志修正策略系統(tǒng)可隨時(shí)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(diǎn) 該模式高度依賴一個(gè)可靠且細(xì)粒度的評(píng)估信號(hào)——如果無(wú)法準(zhǔn)確判斷哪里錯(cuò)了或?yàn)槭裁村e(cuò)反思就無(wú)效了。此外記憶的存儲(chǔ)、檢索與融合增加了系統(tǒng)復(fù)雜度若反思質(zhì)量不高如歸因錯(cuò)誤反而會(huì)污染長(zhǎng)期記憶。所以這個(gè)模式非常吃評(píng)價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)質(zhì)量小型企業(yè)不建議使用。典型應(yīng)用場(chǎng)景適用場(chǎng)景 Reflexion 最適用于可重復(fù)、可評(píng)估、且失敗可被明確界定的任務(wù)比如自動(dòng)化軟件開(kāi)發(fā)、智能運(yùn)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(qiáng)化學(xué)習(xí)中的蒙特卡洛樹(shù)搜索MCTS引入語(yǔ)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(dòng)探索多條可能的推理路徑構(gòu)建一棵動(dòng)態(tài)決策樹(shù)。在每一步它會(huì)擴(kuò)展Expand基于當(dāng)前狀態(tài)生成多個(gè)候選動(dòng)作如不同工具調(diào)用、不同解題思路模擬Rollout對(duì)每條分支進(jìn)行快速前向推演可使用輕量模型或啟發(fā)式規(guī)則評(píng)估Evaluate通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)如任務(wù)完成度、邏輯一致性、工具返回結(jié)果打分回溯Backpropagate將評(píng)分反向傳播更新路徑價(jià)值最終選擇最優(yōu)子樹(shù)執(zhí)行。優(yōu)缺點(diǎn)盤點(diǎn)優(yōu)點(diǎn) LATS 極大提升了 Agent 在高不確定性、高風(fēng)險(xiǎn)或組合爆炸型任務(wù)中的決策質(zhì)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(quán)衡的場(chǎng)景如復(fù)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(diǎn) 計(jì)算開(kāi)銷巨大——每一步都需并行探索多個(gè)分支Token 消耗和延遲呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)同時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)極為關(guān)鍵且困難若評(píng)估不準(zhǔn)搜索會(huì)朝著錯(cuò)誤方向優(yōu)化。此外LATS 對(duì)工具穩(wěn)定性、狀態(tài)表示清晰度要求極高工程實(shí)現(xiàn)復(fù)雜目前多用于研究或高價(jià)值封閉場(chǎng)景難以大規(guī)模落地。典型應(yīng)用場(chǎng)景LATS 適用于解空間龐大、容錯(cuò)率低、且成功回報(bào)極高的任務(wù)例如自動(dòng)生成可運(yùn)行的復(fù)雜算法代碼、多跳知識(shí)推理比如某公司 CEO 的母校校長(zhǎng)是誰(shuí)大致需要 3–5 Step?？梢哉f(shuō)LATS 是目前最接近通用問(wèn)題求解器的架構(gòu)。第四階段企業(yè)級(jí)研發(fā)架構(gòu)-兼顧效率與精度8. Collaborative Agents這個(gè)是目前作者最推薦AI MAX路線下企業(yè)的應(yīng)用架構(gòu)與其讓一個(gè) Agent 干所有事不如構(gòu)建一個(gè)專家團(tuán)隊(duì)如產(chǎn)品經(jīng)理 Agent、程序員 Agent、測(cè)試 Agent。通過(guò)一個(gè) Coordinator協(xié)調(diào)器 或 SOP標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)程序 來(lái)管理它們之間的通信和任務(wù)流轉(zhuǎn)。★示例用戶要求開(kāi)發(fā)一個(gè)小程序PM Agent寫(xiě)需求文檔Dev Agent寫(xiě)前端后端代碼Test Agent跑自動(dòng)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(wú)需人工介入且每個(gè)角色只干自己最擅長(zhǎng)的事。優(yōu)缺點(diǎn)盤點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)可擴(kuò)展性強(qiáng)。每個(gè) Agent 只需要關(guān)注自己的領(lǐng)域幻覺(jué)被分散控制適合處理復(fù)雜的企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)流程。當(dāng)業(yè)務(wù)變化時(shí)只需替換或升級(jí)某個(gè)角色 Agent而不必重構(gòu)整個(gè)系統(tǒng)。缺點(diǎn)通信與協(xié)調(diào)難。如果協(xié)調(diào)機(jī)制設(shè)計(jì)不好比如沒(méi)有明確的終止條件或任務(wù)分發(fā)規(guī)則Agent 之間容易產(chǎn)生死循環(huán)、重復(fù)響應(yīng)或“踢皮球”式對(duì)話反而降低效率。典型應(yīng)用場(chǎng)景軟件開(kāi)發(fā)全流程自動(dòng)化需求 → 設(shè)計(jì) → 編碼 → 測(cè)試 → 部署跨部門企業(yè)流程招聘HR初篩 → 技術(shù)面試 → 薪酬核算 → 入職辦理客戶服務(wù)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(zhǎng)期以來(lái)Agent 的能力受限于有沒(méi)有 API。但現(xiàn)實(shí)世界中大量關(guān)鍵系統(tǒng)如銀行內(nèi)網(wǎng)、老舊 ERP、政府申報(bào)平臺(tái)根本沒(méi)有開(kāi)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(guò)視覺(jué) 操作閉環(huán)與軟件交互Observe截取當(dāng)前屏幕畫(huà)面Vision利用多模態(tài)模型理解 UI 布局識(shí)別按鈕、輸入框、表格等元素Action生成具體操作指令如“點(diǎn)擊坐標(biāo) (x200, y300)”或“在用戶名框輸入 ‘a(chǎn)dmin’”Feedback執(zhí)行后再次截圖驗(yàn)證操作是否成功形成閉環(huán)。依托于上述機(jī)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(guān)注關(guān)注。結(jié)合GUI Agents和Collaborative Agents會(huì)有很多產(chǎn)品力很強(qiáng)的新型產(chǎn)品誕生期待結(jié)語(yǔ)AI Agent 的演進(jìn)本質(zhì)是在推理成本、執(zhí)行效果與幻覺(jué)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(huì)聊天的模型而是能真正干活的數(shù)字員工。9種開(kāi)發(fā)模式Review模式核心特點(diǎn)適用場(chǎng)景成本/速度推薦指數(shù)CoT逐步推理簡(jiǎn)單邏輯推理無(wú)需聯(lián)網(wǎng)低 / 快?????ReAct邊想邊做需要實(shí)時(shí)反饋的通用任務(wù)高 / 慢????Plan Execute先想后做流程固定、步驟多的長(zhǎng)任務(wù)低 / 快???ReWOO變量傳遞極度追求省錢的工具鏈調(diào)用極低 / 極快?LLM Compiler并行計(jì)算批量查詢、高并發(fā)數(shù)據(jù)處理中 / 極快????Reflection自我糾錯(cuò)寫(xiě)作、代碼生成、內(nèi)容風(fēng)控中 / 中????Reflexion記憶進(jìn)化長(zhǎng)期運(yùn)行、需持續(xù)優(yōu)化的場(chǎng)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(tuán)隊(duì)協(xié)作復(fù)雜的企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)流SOP高 / 視情況?????Computer Use視覺(jué)操作無(wú) API 的老舊軟件操作高 / 慢???如何學(xué)習(xí)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(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說(shuō)是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開(kāi)局時(shí)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(dǎo)過(guò)不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過(guò)我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無(wú)法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書(shū)籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來(lái)。第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過(guò) 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見(jiàn)解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)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(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹(shù)Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展 AI 的能力?？焖匍_(kāi)發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開(kāi)發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫(kù)與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過(guò)微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開(kāi)源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)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(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡(jiǎn)介小實(shí)驗(yàn)2手寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)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(xiàng)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(guó)產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)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(kāi)源大模型部署一套開(kāi)源 LLM 項(xiàng)目?jī)?nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過(guò)程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開(kāi)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(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】