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网站开发证书要求,鞍山制作网站,wordpress免费主题库,三艺网站建设本文全面介绍了AI智能体的设计模式#xff0c;包括3种工作流模式#xff08;提示链、路由、并行化#xff09;和4种智能体模式#xff08;反思、工具使用、规划、多智能体#xff09;。文章详细分析了何时使用智能体方案#xff0c;强调了简单优先原则和成本效益权衡。工…本文全面介绍了AI智能体的设计模式包括3种工作流模式提示链、路由、并行化和4种智能体模式反思、工具使用、规划、多智能体。文章详细分析了何时使用智能体方案强调了简单优先原则和成本效益权衡。工作流适合步骤明确的任务而智能体则适用于需要灵活性和适应性的场景。文章还探讨了如何处理不确定性并指出这些模式可灵活组合实际应用中需通过实证评估持续优化。AI Agent、 Agentic AI、Agentic架构、Agentic工作流、Agentic模式——如今智能体的概念无处不在。但智能体究竟是什么我们又该如何构建稳健高效的智能体系统智能体的核心特征在于能够动态规划并执行任务通常会借助外部工具和记忆来实现复杂目标。本文旨在探讨智能体的常见设计模式介绍3种常见工作流模式和4种智能体模式重点区分更具结构性的工作流和更具动态性的智能体模式。*工作流通常遵循预定义路径而智能体在决定行动方案时拥有更高的自主权。何时该用智能体在深入探讨之前我们必须明确智能体方案并非万能需先判断其是否真正必要。优先寻求最简单方案如果你确切知道解决问题的步骤一个固定的工作流甚至一个简单的脚本可能比智能体更高效、更可靠。权衡成本与收益智能体系统通常以增加延迟和计算成本为代价以换取在复杂、模糊或动态任务上潜在更好的性能所以请务必确保收益大于成本。工作流 vs. 智能体对于步骤明确、定义清晰的任务应使用工作流以确保可预测性和一致性。当需要灵活性、适应性和模型驱动决策时则应使用智能体。保持简洁即使在构建智能体系统时也应力求设计最简单有效的方案。过于复杂的智能体可能难以调试和管理。处理不确定性与错误智能体化会带来固有的不可预测性和潜在错误。系统必须纳入稳健的错误记录、异常处理和重试机制给予系统或底层大语言模型自我修正的机会。模式概览本文涵盖的模式如下1.工作流模式提示链模式Prompt Chaining路由模式Routing并行化模式Parallelization2.智能体模式反思模式Reflection工具使用模式Tool Use规划模式Orchestrator-Workers多智能体模式Multi-Agent工作流模式提示链该模式中一次大语言模型调用的输出会依次作为下一次调用的输入。它将一项任务分解为固定的连续步骤每个步骤由一次大语言模型调用处理且该调用会接收前一步骤的输出结果。这种模式适用于可清晰拆分为可预测、连续子任务的场景。适用场景生成结构化文档大语言模型1创建大纲大语言模型2根据标准验证大纲大语言模型3依据验证后的大纲撰写内容。多步骤数据处理提取信息、转换数据然后汇总结果。基于精选素材生成简报。工作流模式路由由初始大语言模型充当路由器对用户输入进行分类后将其分发至最适合的专项任务或大语言模型。该模式实现了职责分离允许单独优化各个下游任务如使用专用提示词、不同模型或特定工具提高了效率。对于简单任务可调用更小的模型从而降低成本。任务被分发后由选中的智能体负责完成后续工作。适用场景客户支持系统将咨询请求分发至负责专门处理账单、技术支持或产品信息的智能体。分层大语言模型使用简单查询分配给更快、更经济的模型复杂或特殊问题则交由能力更强的模型处理。内容生成将博客文章、社交媒体动态或广告文案的生成请求分发至不同的专用模型。工作流模式并行化该模式将任务拆分为多个独立子任务由多个大语言模型同时处理最终聚合所有输出结果。它通过并发处理提升效率初始查询或其部分内容会附带独立提示词/目标并行发送给多个大语言模型。所有分支任务完成后收集各结果并传递给最终的聚合器大语言模型由其合成最终响应。若子任务之间无依赖关系此模式可缩短延迟同时通过多数投票或生成多样化方案等方式还能提升结果质量。适用场景带有查询分解的RAG将复杂查询拆分为多个子查询并行执行检索然后汇总结果。长文档分析将文档分割为多个章节并行生成各章节摘要再合并为完整摘要。生成多视角内容向多个大语言模型提出相同问题但附加不同角色提示词然后聚合各模型响应。数据的映射-归约Map-Reduce式处理。智能体模式反思模式智能体对自身输出进行评估并利用评估反馈迭代优化响应。该模式也被称为“评估者-优化者模式”核心是构建自我修正循环首先由大语言模型生成响应或完成任务随后由第二个大语言模型或使用不同提示词的同一大语言模型充当反思者或评估者对照需求或质量标准评判初始输出。之后将该评判反馈回传给大语言模型促使其生成优化后的输出。此循环可重复进行直至评估者确认满足需求或输出达到预期质量。适用场景代码生成编写代码执行代码使用错误信息或测试结果作为反馈来修复错误。写作与修订生成初稿后反思其清晰度和语气再进行修改。复杂问题解决制定方案后评估可行性再根据评估结果优化方案。信息检索检索信息后由评估者大语言模型检查是否获取了所有必要细节再呈现答案。智能体模式工具使用模式该模式赋予大语言模型调用外部函数或API的能力使其能够与外部世界交互、获取信息或执行操作常被称为函数调用是目前应用最广泛的智能体模式。为大语言模型提供可用工具函数、API、数据库等的定义名称、描述、输入模式后它可根据用户查询生成符合指定模式的结构化输出如JSON以此调用一个或多个工具。该输出将用于执行实际的外部工具/函数执行结果会返回给大语言模型再由其整合结果并向用户输出最终响应。这一模式极大地拓展了大语言模型超越训练数据的能力边界。适用场景通过日历API预约日程。通过金融API获取实时股票价格。检索向量数据库中的相关文档RAG场景。控制智能家居设备。执行代码片段。智能体模式规划模式协调者-执行者架构由中央规划者大语言模型将复杂任务拆分为动态子任务列表再将这些子任务分配给专用执行者智能体通常结合工具使用模式执行。该模式通过生成初始计划解决需要多步推理的复杂问题初始计划会根据用户输入动态生成。随后子任务被分配给执行者智能体执行若子任务之间无依赖关系可并行处理。协调者或合成者大语言模型会收集执行者的结果判断整体目标是否达成若达成则合成最终输出若未达成则可能启动重新规划步骤。这种模式减轻了单次大语言模型调用的认知负荷提升了推理质量减少了错误还能实现工作流的动态调整。与路由模式的核心区别在于规划者会生成多步骤计划而非仅选择单一后续步骤。适用场景复杂软件开发任务将“开发一项功能”拆分为规划、编码、测试和文档编写等子任务。研究与报告生成规划文献检索、数据提取、分析和报告撰写等步骤。多模态任务规划涉及图像生成、文本分析和数据整合的步骤。执行复杂用户请求如“规划北京三日游并在预算内预订机票和酒店”。智能体模式多智能体模式多智能体模式主要分为“协调者-管理者模式”和“集群模式”两类。其核心是为多个不同智能体分配特定角色、身份或专业领域通过协作实现共同目标。这些智能体具有完全自主或半自主能力每个智能体可能承担独特角色如项目经理、编码员、测试员、评审员、具备专业知识或可访问特定工具。它们通过交互协作完成任务协作方式通常有两种一是由中央协调者或管理者智能体如图中的项目经理统筹二是采用交接逻辑即由一个智能体将任务控制权移交给另一个智能体。协调者-管理者模式集群模式适用场景模拟辩论或头脑风暴会议使用不同AI角色。复杂软件开发由负责规划、编码、测试和部署的智能体协同完成。运行虚拟实验或模拟由代表不同参与者的智能体执行。协作写作或内容创作流程。模式的组合与定制需明确的是这些模式并非僵化规则而是灵活的构建模块。实际应用中的智能体系统往往融合了多种模式的元素规划智能体可能结合工具使用模式其执行者智能体又可能采用反思模式多智能体系统内部可能通过路由分发模式分配任务。对于任何大语言模型应用尤其是复杂智能体系统成功的关键在实证评估明确评估指标、衡量性能表现、定位瓶颈或故障点然后迭代优化设计切忌过度设计。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​