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思维导图：构建有效的代理

2024-12-27 11:28  112

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# 思维导图：构建有效的代理 ## 什么是代理？ ### 定义：完全自主的系统，独立运行，使用工具完成任务。 ### 工作流：预定义代码路径协调LLM和工具。 ### 代理：LLM动态指导流程和工具使用。 ## 何时（以及何时不使用）使用代理 ### 简单解决方案优先，增加复杂性需谨慎。 ### 工作流：明确定义的任务提供可预测性和一致性。 ### 代理：大规模灵活性和模型驱动决策。 ## 使用框架 ### 框架简化实现，但可能增加复杂性。 ### 建议直接使用LLM API，必要时了解底层代码。 ## 构建块、工作流和代理 ### 构建模块：增强型LLM #### 增强功能：检索、工具、记忆。 #### 实施关键：定制功能，确保简单有据可查的界面。 ### 工作流程 #### 提示链 ##### 分解任务为一系列步骤。 ##### 适用于可以分解为固定子任务的情况。 #### 路由 ##### 输入分类并定向到专门的后续任务。 ##### 适用于存在不同类别，最好分别处理的情况。 #### 并行化 ##### 分段：将任务分解为并行运行的独立子任务。 ##### 投票：多次运行相同的任务以获得不同的输出。 ##### 适用于提高速度或需要多个视角的结果。 #### Orchestrator-workers ##### 中央LLM动态分解任务，委托给worker LLM。 ##### 适用于无法预测所需子任务的复杂任务。 #### 评估器-优化器 ##### 一个LLM生成响应，另一个在循环中提供评估和反馈。 ##### 适用于有明确评估标准且迭代改进有价值的情况。 ## 代理 ### 开始于人类用户的命令或互动讨论。 ### 规划和操作独立，可能返回人类获取更多信息。 ### 需要从环境中获得“基本事实”以评估进度。 ### 可能暂停等待人类反馈。 ### 用于开放式问题，难以预测步骤数。 ## 组合和定制这些模式 ### 根据用例塑造和组合常见模式。 ### 衡量性能和迭代实现。 ### 只在较简单的解决方案不足时添加多步骤代理系统。 ## 概括 ### 成功在于构建适合需求的系统。 ### 保持设计简单，优先考虑透明度。 ### 精心设计代理-计算机接口。 ## 致谢 ### 作者：Erik Schluntz 和 Barry Zhang。 ### 基于Anthropic的经验和客户分享的见解。 ## 附录 1：实践中的代理人 ### 客户支持：结合聊天机器人界面与增强功能。 ### 编码剂：软件开发领域显示巨大潜力。 ## 附录 2：快速设计你的工具 ### 工具是代理的重要组成部分。 ### 明确工具格式，使其易于使用。 ### 站在模型的角度思考，优化工具定义。
人工智能 代理系统 大型语言模型
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