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Inhai: Agentic Workflow#xff1a;AI 重塑了我的工作流
4 种主要的 Agentic Workflow 设计模式
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Inhai: Agentic WorkflowAI 重塑了我的工作流
4 种主要的 Agentic Workflow 设计模式
Reflection反思让 Agent 审视和修正自己生成的输出。
举例如果有两个 Agent一个负责 Coding另一个负责 Code Review效果会更佳。
Tool Use工具LLM 生成代码、调用 API 等工具进行操作。
说明其实是为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外的补充。
Planning规划让 Agent 分解复杂任务并按计划执行。
说明通过自行规划任务执行的工作流路径面向于简单的或者一些线性流程的运行。
Planning规划让 Agent 分解复杂任务并按计划执行。
AI Agent 基本框架
OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 曾经写过一篇博客叫做《 LLM Powered Autonomous Agents 》其中就很好的介绍了 Agent 的设计框架她提出了“Agent LLM 规划 记忆 工具使用”的基础架构其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。
2.1. Planning规划主要包括子目标分解、反思与改进。将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务。而反思和改进指可以对过去的行动进行自我批评和自我反思从错误中学习并改进未来的步骤从而提高最终结果的质量。
2.2. Memory记忆分为短期记忆和长期记忆。其中短期记忆是指的将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习而长期记忆是提供了长期存储和召回信息的能力它们通常通过利用外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。
2.3. Tools工具通过学会调用外部不同类型 API 来获取模型通常在预训练后很难修改中缺少的额外信息代码执行能力访问专有信息源等例如获取此时此刻的天气、联网网搜索等。
2.4. Action动作根据上述大模型结合问句Query、上下文的规划Context、各类工具最终大模型才能决策出最终需要执行的动作是什么。
工作流编排器示例实战内容抽卡游戏
参考内容https://www.coze.cn/store/bot/7360966333124804627?panel1复刻了一个完全一样的工作流https://www.coze.cn/store/bot/7373560901485592612?panel1bid6cl18m8lc1g15感受用本文流程 输入-处理-反馈-输出 简单描述下就是
输入这个例子比较简单没有输入只是分析用户的回复触发工作流不过工作流是支持数据库、知识库等内容的输入处理通过分析任务将处理过程拆分成多个处理节点然后每个节点通过输入、输出串联起来反馈节点的输入可能来自于上一个节点的输出可以通过代码、大模型等方式控制反馈方式输出通过组合各处理接地那的输出来按规则输出最终的内容。
简单的和写代码类似一个个组件相当于api调用有入参和返回值然后通过任务拆解来组合各种api并合理的串联起来最终形成一个工作流来完成处理任务。
AI 与人的协同关系
生成式 AI 的人机协同分为 3 种产品设计模式Embedding嵌入式、Copilot副驾驶、Agent智能代理在这 3 种模式下人与 AI 的协作流程也是有所差异。
Embedding 模式人类完成大多数工作。Copilot 模式人类和 AI 协同工作。Agents 模式AI 完成大多数工作。
工作流的底层能力
CoTChain of Thought 的思维“Let’s think step by step。”让我们一步一步思考
总结
每个人都是独特的个体应该先摸清楚自己的日常工作流是怎么样的然后通过每一个工作节点线索去找到适合你自己使用的工具。
