新兴人工智能Agent架构的综述：推理、规划和工具调用

自ChatGPT推出以来，第一波生成式AI应用几乎都基于检索增强生成（RAG）模式，用于在文档语料库上进行聊天。然而，随着技术演进，下一代AI应用正在聚焦一个共同主题——

。与用户在开放式文本框中输入指令、模型直接返回结果的大语言模型零次提示不同，智能体系统能够进行更复杂的交互和编排。特别是，智能体系统引入了、、以及，这些机制充分利用了模型内在的推理能力来端到端地完成目标。结合，智能体获得了执行通用工作的能力。简单来说，当问题定义明确且不需要来自其他智能体或用户的反馈时，架构表现出色；而当需要协作和多条并行执行路径时，架构更能发挥潜力。

智能体（Agent）分类

AI智能体被定义为一个由语言模型驱动的实体，能够在多轮迭代中规划并采取行动以实现目标。智能体架构可以是单一智能体，也可以是多个智能体协同工作解决问题。

具体来说，我们可以从以下几个关键维度来理解智能体：

• AI智能体定义
  ：即由语言模型驱动，能规划并执行多轮迭代来达成目标的实体。

• 单智能体与多智能体架构
  ：架构可以是单智能体独自完成，也可以是多智能体协作解决特定问题。

• 智能体角色（Agent Persona）
  ：每个智能体被赋予特定的角色或个性，包括该智能体独有的指令，以及它所能调用的工具描述。

• 工具（Tools）
  ：在AI智能体语境下，工具指模型可以调用的任何功能，使智能体能够与外部数据源交互。

• 单智能体架构
  ：由一个语言模型驱动，独立完成所有推理、规划和工具执行。该模式没有其他AI智能体的反馈机制，但可能包含人类反馈的选项。

• 多智能体架构
  ：涉及两个或更多智能体，它们可以使用相同或不同的语言模型集合，每个智能体通常有自己独特的角色。

• 垂直与水平架构
  ：多智能体架构可细分为垂直型（有主导智能体）和水平型（所有智能体平等参与，共享信息和任务）。

• 智能体的三个组成部分
  ：包括“大脑、感知和行动”，这是理解、推理和与环境互动的最小需求。

单智能体（Single Agent）架构

单智能体架构由一个语言模型驱动，独立执行所有推理、规划和工具执行。成功的关键在于适当的规划和自我修正能力。这类架构在执行直接功能调用且无需其他智能体反馈时特别有用。

单智能体方法示例

：智能体首先写下关于给定任务的思考，然后根据这些思考执行动作，并观察输出。这个循环可以重复，直到任务完成。

：在ReAct基础上增加了模仿人类短期和长期记忆的机制，使用草稿本进行短期存储，使用类似先前案例的数据集进行长期存储。

：一种使用语言反馈进行自我反思的单智能体模式。它通过使用成功状态、当前轨迹和持久记忆等指标，利用大语言模型评估器为智能体提供具体和相关的反馈。

：一种针对以自然语言指挥机器人的智能体推理限制的方法。它结合了对象检测和对象功能映射（OAM），以及由LLM驱动的规划系统。

：使用树进行规划、行动和推理的单智能体方法。通过树搜索算法选择行动，并在执行后使用环境和语言模型反馈进行自我反思。

尽管单智能体架构在多个方面取得了进展，但它们仍面临挑战：理解复杂逻辑、避免幻觉（hallucination），以及在需要多样性、探索和推理的任务上提升性能。

多智能体（Multi Agent）架构

多智能体架构涉及两个或更多智能体，每个智能体可以使用相同的语言模型或不同的语言模型集合。它们通过智能体之间的沟通和协作计划执行来实现目标。这类架构通常涉及动态团队构建，以及在规划、执行和评估阶段对团队成员进行智能分工。多智能体架构主要分为两大类：

和。垂直架构中有一个主导智能体，而水平架构中所有智能体地位平等，共同参与任务讨论。

多智能体架构示例

：该研究考察了领导智能体对团队整体效能的影响。结果发现，有组织的领导智能体团队完成任务的速度比无领导的团队快。

：创建了一个专注于复杂任务（如推理和代码生成）的动态智能体结构，通过动态评估和排名智能体的贡献来优化团队。

：通过为任务执行定义严格的阶段（招募、协作决策、独立行动执行和评估），帮助指导智能体更有效地推理、讨论和执行。

：通过要求智能体生成结构化输出（如文档和图表），而不是分享非结构化的聊天信息，解决了智能体之间无效聊天的问题。

尽管AI智能体技术前景广阔，但仍存在一些挑战：建立全面的基准测试、确保现实世界的应用性，以及减轻语言模型的有害偏见。此外，从静态语言模型向更动态、自主的智能体发展的转变，旨在为使用现有或开发定制智能体架构的研究提供全面的理解和指导。

论文原文：THE LANDSCAPE OF EMERGING AI AGENT ARCHITECTURES FOR REASONING, PLANNING, AND TOOL CALLING: A SURVEY
https://arxiv.org/pdf/2404.11584.pdf