在2024年红杉资本人工智能峰会上，著名的人工智能专家吴恩达发表了一场备受关注的演讲，深入探讨了智能代理（agent）的四大范式。这四大范式代表了当前AI技术在不同应用领域中的核心方法和实践，分别是反思（Reflection）、工具使用（Tool Use）、规划（Planning）和多代理协作（Multi-Agent）。

反思模式（Reflection）

反思模式通过让AI对自己的输出进行反思和改进，从而实现质量提升。这一过程类似于人类写作过程中的自我审查和修改。具体流程包括生成初始输出、自我评估以及优化迭代三个步骤。在自我评估阶段，AI会检查输出内容的准确性、完整性和逻辑性，并识别潜在问题和改进空间。然后基于发现的问题进行修改，可能需要多轮改进才能达到质量要求。

组件构成

• 输入提示（Prompt） ：这是提供给模型的初始输入，作为文本生成过程的起点。就好比给一个作家一个主题，让他围绕这个主题开始创作。

• 生成（Generate）：AI 模型根据输入的提示来创建一个回应的过程。就像作家根据给定的主题开始构思并写出一段文字一样，模型会依据提示产生相应的文本内容。

• 输出文本（Output Text） ：模型生成的回应就是输出文本。这就好比作家写完初稿后呈现出来的文章内容，是模型基于提示所创造出的结果。

• 反思（Reflect）：在这个步骤中，会对生成的输出进行分析、审查或者修改，以实现质量上的改进。就好像作家在完成初稿后，自己再仔细阅读，看看哪里写得不好、有没有错误、是否可以表达得更清晰等，从而对文章进行优化。

• 反思后的文本（Reflected Text） ：经过反思阶段对初始生成内容进行调整、修改后得到的文本。就像作家修改后的文章版本，比初稿在质量上有了提升，更接近最终想要呈现的效果。

• 迭代（Iterate） ：整个过程会重复进行，以反思后的文本为基础，再次生成新的输出，进一步完善结果。这就好比作家在修改完初稿后，又继续对文章进行打磨，不断优化，直到达到满意的质量标准。

工具使用模式（Tool Use）

工具使用模式使AI能够调用外部工具和API，极大地扩展了其能力范围。主要工具类型包括信息获取工具（如网络搜索、Wikipedia查询等）、代码相关工具（如Python解释器、代码执行环境等）以及数据处理工具（如数据分析函数、格式转换工具等）。应用方式通常涉及AI通过特定格式请求调用工具，系统执行相应功能后返回结果供AI继续处理。

核心思想：任务的模块化

• 系统架构：该模式摒弃了依赖单一、庞大的AI模型来处理所有任务的传统方式，而是将用户的需求（用户提示）分解成多个子任务，并将这些子任务分配给不同的专门工具（文中以工具A、工具B、工具C为例）。这种模块化的架构使得整个系统变得更加高效和可扩展。

• 工具的专业化 ：

• 工具A：例如，可以是一个事实核查工具，它能够查询数据库或互联网以验证信息的真实性。

• 工具B：可能是一个数学求解器或者代码执行环境，用于处理各种计算任务或者运行模拟实验。

• 工具C：可能是另一个专门的工具，比如用于语言翻译或者图像识别等。

• 信息查询能力：图中的每个工具都被设计为能够根据需要查询信息源（如数据库、网络API等），这进一步体现了模块化架构的特点，即不同的子代理或者专门的组件负责处理不同的任务。

• 顺序处理：模型很可能会依次通过这些工具运行查询操作，也就是说多个用户提示可以逐一被处理，每个工具独立地查询其各自的数据源。这种顺序处理的方式能够带来快速、响应迅速的结果，尤其是当与在特定领域表现出色的工具相结合时，效果更为显著。

规划模式（Planning）

规划模式允许AI将复杂任务分解为多个步骤，并制定执行计划。首先是对任务进行分析，理解目标需求并识别关键步骤及依赖关系；其次是设计执行路径，选择合适的工具并安排执行顺序；最后是监控执行情况，处理异常情况并根据需要优化执行计划。这种模式适合于复杂多步骤的任务，并且需要具备容错和调整机制。

规划模式的主要组成部分

• 规划（Planning）：在初始阶段，人工智能代理解释提示并设计一个总体计划。该计划概述了人工智能打算如何解决这一问题，包括高级目标和战略。

• 生成任务（Generate Task）：AI系统根据计划生成必须执行的特定任务。每个任务代表了总体目标中较小的、可管理的部分，允许AI以集中的步骤工作。

• 单任务代理（Single Task Agent）：单任务代理负责完成前一步中生成的每个任务。该代理使用预定义的方法执行每个任务，如ReAct（Reason Act）或ReWOo（Reasoning WithOut Observation）。一旦任务完成，代理将返回一个任务结果，该结果将被发送回规划循环。

• 重新计划（Replan）：“重新计划”阶段评估“任务结果”，以确定是否需要进行任何调整。如果任务执行不能完全满足期望的结果，系统将重新规划并可能修改任务或策略。这种反馈循环允许AI系统反复学习和改进其方法，使其更能适应不断变化的需求或意想不到的结果。

• 迭代（Iterate）：模式的这一部分是连接“生成任务”和“重新计划”的循环。它表明了这个过程的迭代性质，在这个过程中，人工智能系统不断地重新评估和调整它的方法，直到达到令人满意的结果。

多智能体协作模式（Multi-Agent）

多智能体协作模式涉及到多个AI Agent共同工作，各司其职，互相配合完成任务。角色分工可以包括生成者负责创造内容、评审者负责质量控制、优化者负责改进完善、协调者负责任务管理等。互动机制则涵盖了信息共享、观点讨论、结果整合等多个方面，旨在提升问题解决的质量，增强处理复杂任务的能力，并实现多角度思考。

可以根据不同的任务定义不同的智能体角色，通过不同智能体的相互协作，共同完成一项复杂的任务。

• 代理1：软件工程师——专注于与软件开发相关的技术问题解决，提供编码解决方案，或建议基于软件的策略。

• 代理2：项目经理——负责项目管理方面的工作，协调各代理人之间的协作，并确保整个流程与项目总体目标一致。

• 代理3：内容开发者——生成内容、撰写草稿，或协助开发项目所需的各种文档和创意材料。

• 代理4：市场研究分析师——收集数据，进行市场趋势分析，并提供有助于其他代理人制定策略的见解。

小结

这四种AI Agent设计模式不仅各自具有独特的优势，而且它们之间也存在互补性，可以根据实际应用场景的需求灵活组合使用。例如，在一个复杂的项目中，可以先采用规划模式来拆解任务，再利用工具使用模式来执行具体的操作，同时结合反思模式来确保输出的质量，最后通过多智能体协作模式来提升整体效率和效果。随着技术的发展，这些模式的应用将会更加广泛，推动AI领域的进一步创新和发展。