在人工智能（AI）技术迅速发展的今天，智能体（Agent）已成为推动社会变革的重要力量。随着2024年末Anthropic公司发布的《Building effective agents》一文总结了开发智能体的最佳实践，许多业界领袖，如吴恩达等，都认为智能体将是AI赋能社会的最大机会之一。那么，如何创建有效的智能体(Agent)呢？本文将通过提问和解答的方式，带您深入理解智能体的创建、应用和未来潜力。

1. 什么是工作流（Workflow）与智能体（Agent）的区别？

在LLM（大型语言模型）驱动的系统中，工作流和智能体是两个重要的概念，但它们有显著的不同。

• 工作流是指在预定义代码路径中，LLM和工具按照固定顺序进行协调。这意味着任务的每个步骤都已经事先设定，LLM按照这些步骤执行任务。工作流适用于那些步骤已知且任务明确的场景。

• 智能体则是指LLM在执行过程中，根据当前的情况和进展动态决定如何使用工具，并根据实际需求作出调整。这种方式适用于那些任务路径不可预知、复杂且动态变化的场景。简单来说，智能体具备自主决策能力，可以根据实际情况选择工具和任务步骤。

工作流 vs. 智能体

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特点

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工作流

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智能体

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任务的可预测性

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任务步骤已知，路径固定

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任务步骤不可预见，路径动态调整

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执行方式

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固定步骤，LLM按顺序执行

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动态决策，LLM根据情况选择工具和步骤

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适用场景

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任务明确，步骤固定

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任务复杂或开放，需要动态决策

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自主的智能体

2. 何时使用智能体系统（工作流或智能体），何时使用更简单的LLM实现？

选择工作流或智能体系统，需要考虑任务的复杂性、可预测性以及所需的灵活性：

• 使用工作流：当任务步骤明确、可预测时，工作流能够提供高效和一致的执行。工作流通过将任务拆分成多个子任务，降低了复杂度，确保高精度的同时，也提高了任务执行的可控性。

• 使用智能体：当任务复杂、开放且路径不可预测时，智能体系统能够灵活地做出决策，选择适当的工具和执行步骤。尽管智能体的灵活性带来了较高的延迟和潜在错误，但它适用于那些需要不断调整和决策的任务。

• 简单LLM实现：如果任务简单且不需要复杂的工具或多步决策，使用单一的LLM模型足以完成。例如，单纯的文本生成、情感分析等任务。

建议：始终从最简单的解决方案开始，优化单个LLM调用。只有当任务复杂到无法用简单方法解决时，再考虑使用智能体或工作流系统。

3. LLM工作流的常见模式

在实际开发中，LLM工作流常见的模式包括：

• 提示链（Prompt Chaining）：将任务拆解成多个步骤，每一步使用LLM处理前一步的输出，并加入中间检查。适用于可以分解为固定子任务的场景。例子：将营销文案翻译成多种语言。

• 路由（Routing）：根据输入分类，将任务指派给不同的子任务。适用于任务分类明确且需要不同处理方式的场景。例子：客户支持的不同路径，如退货问题与技术问题。

• 并行化（Parallelization）：同时处理多个子任务，最终汇总结果。适用于任务可以并行处理的场景。例子：独立检查不当内容与处理用户查询，或让多个审核员并行评审代码漏洞。

• 协调者-工人模式（Orchestrator-Workers）：一个中心LLM负责将任务拆解并分派给多个子任务，再汇总结果。适用于复杂任务，任务步骤不可预见。例子：编码智能体在多个文件中做出复杂修改。

• 评估-优化模式（Evaluator-Optimizer）：一个LLM生成响应，另一个LLM进行评估并提供反馈，进行迭代优化。适用于有明确评估标准并且需要迭代改进的任务。例子：文学翻译或复杂搜索任务。

4. 智能体的有效性与局限性

4.1 智能体在何时最有效，局限性又是什么？

智能体最有效的场景包括：

• 开放性问题：当任务的步骤不可预见时，智能体能够自主选择执行路径和工具。尤其是需要与用户进行对话并做出实时响应的任务，如客户支持。

• 任务多变：任务的复杂性和变化要求智能体根据上下文做出灵活决策。例如，编程智能体需要根据不同的代码库情况做出相应的修复。

然而，智能体的局限性包括：

• 更高的成本和延迟：由于其动态决策的性质，智能体通常需要更多的计算资源，并可能导致较长的响应时间。

• 潜在的错误积累：智能体在执行过程中可能会遇到错误，并且错误可能会在多个步骤中积累，导致最终结果的偏差。

• 高需求的信任度：由于智能体的自主决策过程，开发者需要对其决策过程高度信任。

4.2 创建智能体系统的关键构建模块是什么？

智能体系统的核心构建模块是增强型LLM。增强型LLM通过集成信息检索、工具使用（如API调用）和记忆（记录历史互动）等功能，使LLM能够执行比简单文本生成更复杂的任务。

4.3 工具文档的重要性，以及如何构建良好的工具？

工具文档对于确保智能体有效执行任务至关重要。良好的工具应该具备以下特性：

• 清晰的描述和参数：文档中应清楚列出工具的功能、可接受的输入格式以及输出结果。

• 使用示例和边界定义：提供实际的使用示例，并明确工具的限制，避免与其他工具产生冲突。

• 简洁易用的格式：文档格式应易于LLM生成，避免复杂的格式要求，并尽量匹配训练数据中的样式。

4.4 成功构建LLM智能体的核心原则是什么？

• 简洁性：智能体设计应保持简单，仅在必要时引入复杂性。

• 透明性：明确展示智能体的决策过程，让开发者和用户都能理解智能体的操作逻辑。

• 小心设计的接口：Agent-Computer Interface（ACI）需要经过精心设计和测试，以确保工具的高效使用和用户的良好体验。

5. 智能体在现实中的应用实例

通过与客户合作，我们发现智能体在以下两个领域展现了巨大潜力：

A. 客户支持

智能体在客户支持中的应用，结合了传统聊天机器人和强大的工具集成，能够处理多样化的客户需求，如：

• 智能体能根据客户的输入动态选择相关工具，如查询订单、更新工单或进行退款处理；

• 通过与外部数据库和知识库的结合，提供及时、准确的解决方案；

• 成功的客户支持互动通常可以通过客户定义的解决方案来衡量，确保智能体的有效性。

B. 编程智能体

在软件开发领域，智能体已从代码补全进化为自主问题解决系统。智能体能够根据GitHub上的Pull Request描述，自动分析并提出解决方案。例如：

• 编码问题通过自动化测试验证，确保解决方案的功能性；

• 反馈循环帮助智能体根据测试结果不断优化解决方案；

• 人工复核仍然是必要的，以确保智能体的解决方案符合整体系统要求。

编码智能体的大致流程

6. 总结

智能体在许多任务中提供了无与伦比的灵活性和高效性，尤其是在复杂、开放且多变的任务中。尽管智能体具有很大的潜力，但其局限性也不容忽视——尤其是在成本、延迟和错误控制方面。因此，创建有效的智能体需要精心设计、清晰的工具文档、以及透明的决策流程。随着技术的不断进步，智能体将在更多行业中发挥重要作用，我们期待它们在未来为各行各业带来更多创新和价值。

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