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AI Agent设计模式四种高层次模式以及更具体的九种模式

article 2025/3/24 8:44:42

关键要点

研究表明，AI Agent设计模式可以从多个角度分类，包括反思、工具使用、规划和多代理四种高层次模式，以及更具体的九种模式如ReAct和Plan and Solve。
证据倾向于认为，没有单一最佳模式，适合特定场景的设计模式因任务而异。
这些模式在实际应用中显著提升AI系统性能，例如反思模式可将代码生成准确率提高至95.1%。

介绍

AI Agent设计模式是构建智能自主系统的核心框架，允许AI执行复杂任务如规划、推理和行动。之前的文章介绍了九种模式，但用户反馈内容“不够全面，不够丰富”。为此，我们将提供更深入的分析，包括更高层次的分类、实际应用和最新发展，并补充更多资源。

高层次分类

AI Agent设计模式可分为四种高层次模式：

反思模式：通过自我评估和反馈循环改进输出，如代码生成中的迭代优化。
工具使用模式：调用外部工具如API增强能力，例如客服机器人查询账单。
规划模式：分解复杂任务为步骤，确保高效执行，如银行贷款审批流程。
多代理模式：多个Agent协作完成任务，如金融分析中的数据收集和决策。

这些模式与之前的九种具体模式（如ReAct、Plan and Solve）有重叠，例如反思模式包括Basic Reflection和Reflexion。

实际应用与性能

这些模式在实际中提升AI性能。例如，研究显示，使用反思模式的GPT-3.5在HumanEval基准测试中准确率从48.1%提高到95.1%，而GPT-4在零样本设置下达到67.0%（Andrew Ng’s analysis）。

适合场景与选择

没有最佳模式，适合的模式取决于任务。例如，复杂任务可能需要规划模式，而需要协作的任务适合多代理模式。

详细报告

AI Agent设计模式是构建智能自主系统的关键框架，这些系统能够执行复杂的任务，如规划、推理和行动。用户提到之前的文章“不够全面，不够丰富”，我们将通过更深入的分析、更高层次的分类和实际应用的补充，提供一个全面的解读。

引言

AI Agent设计模式是将人类思维和管理模式结构化，通过提示词（prompt）传递给大语言模型（LLM），实现规划和工具调用以完成任务。之前的文章介绍了九种具体模式：ReAct、Plan and Solve、Reason without Observation (REWOO)、LLMCompiler、Basic Reflection、Reflexion、Language Agent Tree Search (LATS)、Self-Discover和Storm。然而，AI Agent设计模式还可以从更高层次进行分类，并结合实际应用和最新发展提供更丰富的视角。

AI Agent设计模式的高层次分类

通过研究不同来源（如Analytics Vidhya - Top 4 Agentic AI Design Patterns和Medium - Agentic Design Patterns by Bijit Ghosh），我们发现AI Agent设计模式可以归纳为四种高层次模式：Reflection（反思）、Tool Use（工具使用）、Planning（规划）和Multi-agent（多代理）。以下是详细描述：

Reflection Pattern（反思模式）
- 描述：反思模式允许AI Agent通过自我评估和反馈循环来改进其输出。Agent会根据既定的指标或目标评估其性能，并在此基础上调整策略。
- 关键特征：
  - 自我评估：使用指标或目标对结果进行评估。
  - 反馈循环：根据评估结果调整策略或逻辑。
- 设计流程：
  - Agent执行一个动作。
  - 收集结果或输出。
  - 对结果进行反思，评估其是否符合目标。
  - 根据反思结果调整策略。
- 应用示例：
  - 一个交易机器人每天分析其投资组合：执行交易、收集盈利数据、评估表现、调整算法以优化下一天的交易（Medium - Agentic Design Patterns by Bijit Ghosh）。
- 相关模式：这一模式与之前提到的Basic Reflection和Reflexion模式密切相关。Basic Reflection通过生成器（Generator）和反思器（Reflector）进行迭代改进，而Reflexion则进一步引入强化学习和外部数据评估，关注回答的准确性和冗余。
Tool Use Pattern（工具使用模式）
- 描述：工具使用模式允许AI Agent调用外部工具（如数据库、搜索引擎或API）来增强其能力，超越其内部知识的限制。
- 关键特征：
  - 专用功能：调用工具来执行特定任务，如数据检索或计算。
  - 互操作性：无缝整合外部工具。
- 设计流程：
  - Agent识别需要工具的任务。
  - 调用工具并提供上下文或参数。
  - 接收工具处理后的结果。
  - 将结果整合到工作流中。
- 应用示例：
  - 一个客服机器人帮助用户查询账单：用户询问账单详情，机器人调用账单API获取数据，并向用户提供总结（Medium - Agentic Design Patterns by Bijit Ghosh）。
- 相关模式：这一模式在许多设计模式中都有体现，例如ReAct模式中Agent通过工具执行动作，Plan and Solve中Agent可能使用工具来执行子任务。
Planning Pattern（规划模式）
- 描述：规划模式将复杂任务分解为可管理的步骤，并创建一个执行路线图，确保任务的有序和高效完成。
- 关键特征：
  - 动态目标对齐：实时生成计划以适应变化。
  - 顺序执行：管理任务之间的依赖关系。
- 设计流程：
  - 定义目标和目标。
  - 分析资源和约束。
  - 生成一系列动作序列。
  - 执行计划并监控结果。
- 应用示例：
  - 一个银行助手自动处理500个贷款申请：评估数据、生成工作流、将高风险案例路由到人工审查（Medium - Agentic Design Patterns by Bijit Ghosh）。
- 相关模式：这一模式与Plan and Solve、REWOO和LLMCompiler密切相关。Plan and Solve通过规划器（Planner）和执行器（Executor）实现动态调整，REWOO通过链式计划（链式依赖每一步的输出）实现高效推理，而LLMCompiler通过有向无环图（DAG）进行任务编排。
Multi-Agent Pattern（多代理模式）
- 描述：多代理模式涉及多个Agent（通常是LLM的实例）协作完成任务，每个Agent负责特定子任务，并通过协调实现整体目标。
- 关键特征：
  - 劳动分工：每个Agent专注于特定任务或角色。
  - 协调：通过中央协调器或规则实现Agent之间的协作。
- 设计流程：
  - 将任务分配给专用Agent。
  - Agent之间共享上下文和中间结果。
  - 协调Agent的动作以实现整体目标。
- 应用示例：
  - 一个多Agent交易系统：一个Agent监控市场数据，另一个Agent进行技术分析，第三个Agent评估风险，最后一个Agent执行交易（Medium - Agentic Design Patterns by Bijit Ghosh）。
- 相关模式：这一模式与LATS和Self-Discover相关。LATS通过树搜索和多Agent反思实现复杂决策，而Self-Discover通过多Agent协作实现任务反思和优化。

将高层次模式与九种具体模式进行映射

为了更全面地理解AI Agent设计模式，我们可以将之前提到的九种具体模式与上述四种高层次模式进行对比和映射。以下是详细的映射表：

高层次模式	相关具体模式	说明
Reflection	Basic Reflection, Reflexion, REWOO, LATS	这些模式都强调自我评估和反思，但Reflexion进一步引入强化学习，REWOO通过隐式观察实现高效推理，LATS结合树搜索和反思（Medium - AI Agent Workflow Design Patterns by Binome）。
Tool Use	ReAct, Plan and Solve, LLMCompiler	ReAct直接通过工具执行动作，Plan and Solve可能使用工具执行子任务，LLMCompiler通过并行工具调用提高效率。
Planning	Plan and Solve, REWOO, LLMCompiler, Storm	Plan and Solve通过规划器实现动态调整，REWOO通过链式计划，LLMCompiler通过DAG编排，Storm通过大纲生成实现结构化内容创作（Medium - AI Agent Workflow Design Patterns by Binome）。
Multi-Agent	LATS, Self-Discover	LATS通过多轮反思和多个Agent实现决策优化，Self-Discover通过多Agent协作实现任务反思和优化（Daily Dose of Data Science - 5 Agentic AI Design Patterns）。

从映射中可以看出，高层次模式是对具体模式的抽象和归纳，而具体模式则提供了更细致的实现细节和应用场景。

九种具体模式的详细分析

以下是对之前提到的九种具体模式的补充说明，确保内容更丰富：

ReAct模式：
- 原理：结合推理和行动，在每次行动后添加观察，形成Question → Thought → Action → Observation的循环。
- 组件：Thought（思考）、Action（行动）、Observation（观察）。
- 特点：适合需要迭代问题解决的任务，如在线研究或决策支持。
- 适用场景：动态决策支持，研究过程（Medium - Agentic Design Patterns by Bijit Ghosh）。
Plan and Solve模式：
- 原理：先规划后执行，适合复杂任务，通过规划器和执行器动态调整计划。
- 组件：Planner（规划器）、Replanner（重新规划器）、Executor（执行器）。
- 特点：分解任务为子任务，按顺序执行。
- 适用场景：项目管理、多步骤问题解决（Medium - AI Agent Workflow Design Patterns by Binome）。
Reason without Observation (REWOO)：
- 原理：将观察隐式嵌入到下一步的执行单元中，通过Planner、Worker和Solver创建链式计划。
- 组件：Planner（规划器）、Worker（执行者）、Solver（解决者）。
- 特点：适合多步骤推理任务，降低token消耗。
- 适用场景：复杂工作流的规划和执行（Medium - AI Agent Workflow Design Patterns by Binome）。
LLMCompiler：
- 原理：通过并行Function calling提高效率，使用有向无环图（DAG）进行任务编排。
- 组件：Planner（规划器）、Jointer（合并器）。
- 特点：适合可并行化的任务，如数据处理或多方面研究。
- 适用场景：数据聚合、同时进行的多项研究（Medium - AI Agent Workflow Design Patterns by Binome）。
Basic Reflection：
- 原理：模拟师生交互，通过生成器和反思器进行批改和修改的循环。
- 组件：Generator（生成器）、Reflector（反思器）。
- 特点：通过反思和修改提高输出质量。
- 适用场景：内容生成、代码开发（Medium - AI Agent Workflow Design Patterns by Binome）。
Reflexion：
- 原理：Basic Reflection的升级版，加入强化学习，通过Responder和Revisor评估回答的准确性和冗余。
- 组件：Responder（回答者）、Revisor（修改器）。
- 特点：通过外部数据评估增强反思过程的鲁棒性。
- 适用场景：需要细致反馈的决策或复杂问题解决（Medium - AI Agent Workflow Design Patterns by Binome）。
Language Agent Tree Search (LATS)：
- 原理：结合树搜索、ReAct、Plan&Solve和Reflection，通过树搜索评估奖励。
- 组件：Tree Search（树搜索）、Reflection（反思）、Evaluation（评估）。
- 特点：通过外部反馈和自我反思实现自适应问题解决。
- 适用场景：战略规划、优化问题（Medium - AI Agent Workflow Design Patterns by Binome）。
Self-Discover：
- 原理：在更小粒度上反思任务本身，通过Selector、Adaptor和Implementor提供多种反思方式。
- 组件：Selector（选择器）、Adaptor（适配器）、Implementor（实施者）。
- 特点：适合需要深入分析的任务。
- 适用场景：任务优化、过程改进（Medium - AI Agent Workflow Design Patterns by Binome）。
Storm：
- 原理：从零生成类似维基百科的文章，通过搜索生成大纲并丰富内容。
- 组件：Outline Generator（大纲生成器）、Content Generator（内容生成器）。
- 特点：适合需要结构化长篇内容的任务。
- 适用场景：长篇内容创作、知识总结（Medium - AI Agent Workflow Design Patterns by Binome）。

AI Agent设计模式的实际应用和优缺点

AI Agent设计模式不仅是理论概念，更是在实际应用中提升AI系统性能的关键。以下是这些模式的一些实际应用和优缺点：

实际应用：
- Reflection模式：在代码生成中，Agent可以自我评估代码质量并进行迭代改进，显著提高准确性。例如，研究显示，使用反思模式的GPT-3.5在HumanEval基准测试中准确率从48.1%提高到95.1%，而GPT-4在零样本设置下达到67.0%（Andrew Ng’s analysis）。
- Tool Use模式：在客服领域，Agent可以调用API查询用户账单或订单历史，提供更准确的响应。
- Planning模式：在项目管理中，Agent可以分解复杂任务为子任务，并动态调整计划以应对变化。
- Multi-Agent模式：在金融分析中，多个Agent可以分别负责数据收集、分析和决策，共同完成复杂任务。
优缺点：
- Reflection模式：
  - 优点：提高输出质量，减少错误。
  - 缺点：可能增加计算成本，尤其是需要多次迭代时。
- Tool Use模式：
  - 优点：扩展Agent的能力，处理超出内部知识范围的任务。
  - 缺点：依赖外部工具的可用性和稳定性。
- Planning模式：
  - 优点：适合复杂任务，提高任务执行的结构化程度。
  - 缺点：规划阶段可能耗时较长，尤其在动态环境中。
- Multi-Agent模式：
  - 优点：通过分工提高效率，处理多样化任务。
  - 缺点：需要复杂的协调机制，可能引入通信开销。

结论

AI Agent设计模式是构建智能自主系统的核心框架，涵盖从反思到规划、从工具使用到多Agent协作的多种方法。通过理解这些模式及其相互关系，开发者可以创建更强大、更适应性和高效的AI系统。以下是关键要点：

AI Agent设计模式可以从高层次（Reflection、Tool Use、Planning、Multi-agent）到具体（ReAct、Plan and Solve等）进行分类。
这些模式不仅有理论意义，更在实际应用中显著提升AI系统性能。
不同模式适用于不同场景，开发者需要根据任务需求选择最合适的模式或组合。