4 順序聊天模式(Sequential Chat Pattern)
4.1 場景:網誌文章創作
想象一下,您正在創作一篇網誌文章,這個過程通常包括幾個關鍵步驟:研究主題、確定關鍵點、構建故事線將它們串聯起來。每個步驟都是創作出引人入勝內容的關鍵。
4.2 挑戰
嘗試用一個大型AI模型一次性生成整個文章,可能會得到一些通用、平淡無奇的內容。研究可能不夠深入,故事線可能不夠吸引人。這是因為不同的階段需要不同的專長。
關鍵在於: 不同階段應該使用不同的模型 。研究階段需要精確的事實核查,而故事線則需要更具創造性的模型。
4.3 解決方案
順序聊天模式 提供了解決方案。您可以將工作流程分解成多個步驟,每個步驟由 專門的智能體 處理,而不是單一模型。
需要深入研究?分配給「Research(研究)」智能體。需要從研究中提取關鍵點?也有專門的智能體。當需要創造性思維時,你懂的。
順序聊天模式
重要的是,這些智能體並不是在相互交流,而是將一個智能體的輸出作為下一個智能體的輸入。這類似於提示鏈(prompt chaining)。
那麽,為什麽不直接使用提示鏈呢?選擇智能體的原因在於 智能體的可組合性 。
5 作為可組合元件的智能體
5.1 場景:最佳化網誌建立流程
讓我們回到網誌創作的例子。想象一下,您的 談話要點提取器 智能體沒有達到預期效果,提取的要點與讀者的興趣不匹配。我們能否做得更好?答案是肯定的!
5.2 解決方案
考慮引入 反射模式 。我們可以添加一個「反射」智能體,它將談話要點與之前網誌文章中的成功內容進行比較,這些內容基於真實的受眾數據。這個智能體確保您的談話要點始終與讀者的興趣保持一致。
但等等,這是否意味著我們需要徹底改變整個工作流程?並非如此。
因為智能體是 可組合 的,所以在外界看來,一切仍然完全相同。沒有人需要知道,在幕後,您已經為您的工作流程註入了新的活力。這就像是在不被人察覺的情況下升級了汽車的發動機,但它突然間執行得更加順暢!
作為可組合元件的智能體
6 群聊模式
6.1 場景:開發編碼輔助聊天機器人
設想一下:您正在開發一個聊天機器人,它能夠協助開發者完成各種編程任務——編寫測試、解釋程式碼,甚至構建新功能。使用者可以向機器人提出任何編碼問題,然後機器人就能迅速處理。
6.2 挑戰
但問題來了,您如何管理這種復雜性?使用者可能會提出各種各樣的問題,您無法預知。機器人應該啟用哪個智能體?是測試者智能體,還是編碼智能體?如果使用者需要新功能,是否需要同時啟用多個智能體?
關鍵在於:某些請求需要 多個智能體 協同工作。例如,建立新功能不僅涉及程式碼生成,還需要 理解現有程式碼庫 。因此,智能體需要協同合作,但如何協調它們的工作順序?
6.3 解決方案
群聊模式 提供了解決方案。
引入一個「 規劃器 」智能體,它就像一個終極協調者,決定 哪些智能體 應該處理任務以及 以什麽順序 處理任務。
如果使用者請求新功能,「規劃器」首先呼叫「代碼分析器」智能體來理解現有程式碼,然後將其交給「編碼器」智能體來編寫新程式碼。
但更有趣的是——「規劃器」不只是設定好然後離開。它可以 在過程中適應 !如果生成的程式碼存在錯誤,它會迴圈回到編碼器智能體進行另一輪處理。
群聊模式
「規劃器」智能體確保一切順利進行,智能體像全明星團隊一樣協同工作,無論任務多麽復雜,都能準確提供使用者需要的東西。
7 結論
總結來說,智能體設計模式不僅是時髦的術語,它們是實用的框架,能夠最佳化您的AI工作流程,減少錯誤,並助力構建更智能、更靈活的系統。無論是任務委派、準確性驗證還是復雜操作的協調,這些模式都能滿足您的需求。
最關鍵的一點是,智能體的 可組合性 。它們能夠隨著時間推移而前進演化,輕松應對日益復雜的任務。
智能體設計模式是構建高效AI系統的強大工具,值得每一位AI開發者和設計師深入探索和套用。