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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


6款必知的AI Agent工作流,优缺点解析

发布日期:2025-04-03 21:39:28 浏览次数: 1566 作者:AI科技论谈
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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

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

AI 应用开发必知:智能体工作流模式的利弊与实践指南。

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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。

一、基础:检索增强生成(RAG) 

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:

  • 检索:类似向朋友求助,模型从知识库或文档获取详细信息。
  • 工具使用:像使用特殊装备,通过运行代码片段或发起API请求获取更多数据。
  • 记忆:记录对话内容,方便回溯参考,让交互更连贯。

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。

来源:https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation?hl=en
来源:https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation?hl=en

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。

二、智能体工作流模式 

2.1 提示链

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:

  1. 根据主题生成大纲。
  2. 检查大纲是否符合特定规则。
  3. 按大纲撰写内容。
  4. 优化文章风格。

利弊权衡

  • 优点
    • 由于每个阶段都目标明确,所以准确率高。
    • 排查问题方便,能快速定位故障点。
    • 每个步骤输入到大语言模型的数据量较小,可避开上下文长度限制。
  • 缺点
    • 多次顺序调用,等待时间长。
    • 每增加一个步骤,成本就会增加。
    • 需跟踪传递的数据,管理复杂。

2.2 路由

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:

  • 用户咨询退款问题时,系统会自动将其分配给 “退款智能体”。
  • 技术问题交给 “支持智能体”。
  • 一般咨询交给 “信息” 智能体。

利弊权衡

  • 优点
    • 职责划分清晰。
    • 如果跳过不使用的路径,处理速度会更快。
  • 缺点
    • 分类必须准确,否则会影响结果。
    • 构建多个专门的智能体需要花费时间。
    • 需要额外的步骤(即分类器本身)。

2.3 并行化

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

  • 文档处理:通过拆分来总结篇幅巨大的文档。
  • 方案优化:针对复杂问题,尝试多种解决方案(投票)并选择最佳方案。

利弊权衡

  • 优点
    • 如果任务真的能同时运行,处理速度会更快。
    • 通过多种不同的尝试,覆盖范围更全面。
  • 缺点
    • 合并结果可能比较棘手。
    • 如果每个分支都调用大语言模型,则需要更多的计算能力。
    • 结果可能相互冲突,增加了最终整合的复杂性。

2.4 协调器 - 工作器

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

  • 代码编辑场景:在一次拉取请求中编辑多个代码文件,每个文件由单独的工作器处理。
  • 文献收集场景:从众多来源收集参考文献,然后进行合并。

利弊权衡

  • 优点
    • 高度灵活:协调器可以动态选择任务。
    • 对于许多子任务具有良好的扩展性。
  • 缺点
    • 开销较大:协调器必须跟踪任务状态。
    • 如果工作器之间相互依赖,调试可能会很复杂。
    • 额外的步骤会增加延迟。

2.5 评估器 - 优化器

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

  • 文案创作领域:起草营销文案,然后让另一个大语言模型检查文案的清晰度和语气。
  • 知识问答场景:多次对答案进行事实核查以确保正确性。

利弊权衡

  • 优点
    • 每次修订都更加完善。
    • 错误会在最终输出前被发现。
  • 缺点
    • 耗时:需要多次来回操作。
    • 成本至少翻倍,因为每次迭代都需要调用两次大语言模型。
    • 如果标准不明确,可能会陷入无限循环。

2.6 自主智能体

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

  • 代码修复领域:人工智能代码修复程序运用自主智能体模式,不断编辑代码,直至所有测试通过,全程自主判断修复方向和策略。
  • 问题解决场景:问题解决器在工作过程中,根据实际情况尝试不同工具或策略,自主探索解决方案。

利弊权衡

  • 优点
    • 能够即时适应并处理意外情况。
    • 可能非常有创造性或考虑得很全面。
  • 缺点
    • 如果持续循环,可能会产生高额费用或永远无法完成任务。
    • 调试难度较大:因为路径不是严格定义的。
    • 如果没有安全检查措施,错误可能会不断累积。

3 注意事项 

开发基于智能体的 AI 应用时,有几个关键的实施要点:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

4 最佳实践 

  • 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。

5 总结和要点:解锁AI应用的稳健发展之道 

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:

  • 简洁优先:步骤能不加就不加,确定有用再加,避免系统复杂。
  • 决策透明:清楚系统如何决策,方便理解和解决问题。
  • 安全第一:没有安全保障,别让智能体随意运行。

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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