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掌握AI智能体工作流模式,提升应用开发效率。核心内容:1. 基础模式:检索增强生成(RAG)的工作原理与应用场景2. 进阶模式:提示链、路由、并行化等智能体工作流模式解析3. 各种模式的优缺点分析,助你精准选择适用场景
AI 应用开发必知:智能体工作流模式的利弊与实践指南。
如今,AI 应用借助大语言模型(LLMs),突破了传统特定规则系统的局限,能处理各类复杂任务。但随着这些应用逐渐演变成 “智能体”,具备自主选择行动步骤、调用外部工具的能力,新问题也接踵而至:可靠性和效率问题频出。
为了让智能体稳定 “发挥”,得到靠谱的结果,我们需要更加强大的模式。这些模式不能只局限于检索增强生成(RAG),还得有效管控智能体的 “自主” 行为。
本文带你深入了解多种这样的模式,剖析其优缺点,帮你快速判断该在何时选用哪种模式,轻松拿捏 AI 应用开发的门道。
在 AI 应用开发中,检索增强生成(RAG)是重要基础。
RAG宛如配备特殊装备的超级英雄:
谷歌的一张幻灯片清晰展示了基于大语言模型(LLM)的应用在有无RAG时的差别。RAG借助检索、工具调用和短期记忆,提升对LLM的调用效果。不过它是被动响应,等用户请求后调用LLM获取答案。
RAG是构建AI应用的常用手段,简单的快速问答用它就行。但复杂任务得靠多步骤模式,下面就来深入了解这些进阶模式。
思路:提示链模式是把用户请求拆成一个个按顺序执行的小步骤,就像组装玩具一样,前一步输出是后一步输入,让复杂任务处理更有序。
示例: 以内容创作来说:
利弊权衡:
思路:在任务开始时,对任务进行快速分类,为其匹配最适宜的智能体或子工作流,从而实现任务的精准分发与高效处理 。
示例: 在常见的客服场景中,这种模式的应用十分广泛:
利弊权衡:
思路:并行化模式的核心是将一个大型任务拆解为多个小型任务,同时进行处理。这种模式能充分利用计算资源,加快任务处理速度。
示例:
利弊权衡:
思路:该模式中,存在一个类似 “管理者” 大语言模型,即协调器,负责拆解任务,将子任务合理分配给不同的 “工作器” 执行,最后把工作器返回的结果整合起来。这一过程如同项目经理统筹团队成员工作,确保任务有序推进。
示例:
利弊权衡:
思路:此模式包含两个主要角色,一个提出解决方案(优化器),另一个检查这些方案(评估器)。二者配合如同学生写草稿、老师批改,反复迭代,直至方案达到可接受标准。
示例:
利弊权衡:
思路:这是最灵活的模式。智能体自身决定每个步骤要做什么以及何时停止。它可以反复决策,自行决定调用哪些工具、循环次数以及停止条件,形成一个持续的行动 - 检查循环,区别于传统单次调用响应模式。
示例:
利弊权衡:
开发基于智能体的 AI 应用时,有几个关键的实施要点:
工具定义和文档:对智能体模型来说,详细的工具定义和文档极为重要。拿工具 API 举例,只有提供详细解释,模型才能精准理解任务,避免执行时出现混淆,保障工作流稳定运行。
防护措施和监控:借鉴 “断路器” 的思维方式[参考资料:https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents]:如果出现问题的频率过高,就回到更安全的路径或提醒人工介入。
延迟和成本:每增加一个步骤或并行分支都可能增加响应时间和使用费用。
安全性:限制工具权限。这就像给环境设置儿童保护措施一样,通过限制智能体的访问权限来防止意外发生。
化繁为简,循序渐进:开发时从简入手,用最少必要步骤搭建系统。后续确实有帮助,再增加复杂性,避免过度设计。
测试驱动,持续迭代:收集智能体模式的真实运行数据,依据这些数据进行优化,让系统不断适应业务需求。
巧用工具,洞察过程:跟踪智能体的思考过程(注意保护隐私数据),以便能够排查问题。
平衡自主,强化监督:智能体虽有自主性,但高风险场景下,人工或协调器的介入很重要,能避免成本失控和错误扩大。
在AI应用开发领域,智能体工作流前景广阔。它融合了传统设计模式的逻辑架构和大语言模型的优势。
实际开发时,不管用哪种智能体模式,都要遵循关键原则:
利用这些模式和原则,能发挥大语言模型优势,控制风险。开发时要合理应用、关注结果、持续优化,打造优质AI应用。
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