AI时代新风口！吴恩达亲授智能体四大设计模式

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文章摘要

吴恩达，人工智能领域的重量级人物，最近在其博客中连续发表了关于AI智能体的系列文章，强调了智能体在AI时代的重要性。他认为，智能体的发展可能会超越下一代基础模型的影响力，并鼓励所有AI工作者关注这一领域的进展。

智能体的四大设计模式是吴恩达所强调的核心概念，包括反思（Reflection）、工具使用（Tool use）、规划（Planning）和多智能体协同（Multi-agent collaboration）。这些模式分别代表了智能体自我检查和改进、利用外部工具收集信息和采取行动、制定并执行多步骤计划以及多个智能体之间的合作。

在工作流程方面，吴恩达指出，目前的大多数语言模型（LLM）如GPT-3.5和GPT-4通常采用zero-shot模式，即一次性输出结果，而不允许回退修改。然而，人类的工作流程通常是迭代式的，包括规划、收集信息、初稿编写、审阅和反复修改。他认为，AI也应该采用类似的迭代工作模式，以提高效率和输出质量。事实上，通过迭代智能体工作流程，GPT-3.5在编码基准测试中的正确率显著提高，从48.1%飙升至95.1%。

在反思方面，吴恩达提到，当LLM的输出结果不令人满意时，用户可以提供反馈，而LLM在再次输出时通常能给出更好的响应。他建议，如果这个过程能由LLM自己执行，将会更加高效。例如，LLM可以通过特定的提示来反思自己的代码输出，并提出改进意见。此外，可以利用工具如单元测试和Web搜索来进一步评估LLM的输出质量。

在工具使用方面，LLM可以调用特定的函数来执行Web搜索或代码执行等任务。这种能力使得LLM能够执行更复杂的任务，如自动选择正确的函数调用来完成工作。吴恩达提到，当有太多函数可供使用时，可以采用启发式方法来选择最相关的函数子集。

规划则是将目标任务分解为更小的子任务，并决定执行的步骤。吴恩达分享了一个例子，一个智能体在遇到网络问题时，能够灵活地切换到维基百科的搜索工具来完成任务。这表明智能体具有将任务分解并决定执行步骤的能力，尽管这也可能导致难以预测的结果。

总的来说，吴恩达的文章强调了AI智能体的四大设计模式和迭代工作流程的重要性，并展示了这些概念在提高智能体性能方面的潜力。随着相关研究和开源工具的增多，利用这些设计模式和工作流程将使LLM变得更加强大。吴恩达的见解不仅为AI研究者提供了新的方向，也为普通用户展示了AI智能体未来可能带来的变革。