Agentic AI及其设计模式简介

作者：Lekha Priya

编辑&排版：Alex

最近的海外各种头条新闻说明了一切——2025年自治Agentic 即将到来！

彭博社，2024 年 10 月 21 日报道

链接：重磅！微软发布由o1推理能力加持的10个AI Agent

微软推出 AI 代理，加深与 Salesforce 的竞争；这家总部位于华盛顿州雷德蒙德的软件制造商，周一表示，将推出 10 个自治agent，代表销售、客户支持和会计等领域的人员完成任务。

彭博社，2024 年 10 月 24 日报道

人工智能代理已正式进入工作场所，但存在缺陷；企业正在接纳7*24小时工作的人工智能代理。

CNBC ，2024 年 10 月 22 日

链接：ANTHROPIC：高端的食材往往需要最朴素的烹饪方法: prompt, workflow, agent

亚马逊支持的 Anthropic 首次推出可以执行复杂任务的 AI 代理，与 OpenAI、微软和谷歌展开竞争。

Salesforce ，2024 年 9 月 12 日

Salesforce 推出 Agentforce。

这里区分一下概念：

1、什么是自治Agent？

具备自主决策和行动能力的智能体，能够在给定的环境中自主地感知、学习和做出决策，以实现特定的目标。

自治Agent能够根据环境的变化和反馈信息，不断地适应和改进自己的行为，从而实现更好的性能和效果。

需要复杂的算法设计，包括长期记忆、学习和推理能力，应用于动态、多任务和长期环境。

2、什么是自主Agent？

Agent被交替使用，但在更广泛的语境中，自主Agent强调的是系统在更高层面上的自主决策和问题解决能力。

自主Agent可以看作是实现Agentic AI的一种技术手段或组件，而Agentic AI则是AI Agent在特定工作流程和目标导向下的一种表现形式。

以较小的范围实现，可以使用有限规则或策略完成任务，更适用于特定、短期的明确任务。

从基于规则的系统到能够做出决策并适应复杂环境的复杂自主代理（agent，翻译为代理），人工智能已经走过了漫长的道路。这一演变的一个关键概念是Agentic AI（翻译为人工智能代理），该领域专注于创建能够独立感知、推理和行动以追求特定目标的系统。

在本文中，我们将探讨 Agentic AI 的含义，深入研究其基本设计原则，并揭示驱动其有效性的Agentic 设计模式。

一、什么是Agentic AI？

从本质上讲， Agentic AI是指设计为作为自主代理运行的系统，具有以下能力：

• 感知外部环境。
• 关于任务执行的原因。
• 独立行动、以实现预定或不断发展的目标。

与严重依赖人工干预来执行任务的传统人工智能模型不同，Agentic AI 强调自主性。

旨在利用数据、上下文和先验知识的组合动态做出决策。

Agentic AI的主要特点：

• 自主性：无需持续的人工监督即可运行。
• 目标导向：努力实现既定目标。
• 情境感知：适应环境或任务要求的变化。
• 交互性：与人类和其他系统无缝通信。

二、为什么 Agentic AI 很重要

对能够处理复杂、动态场景的智能系统的需求，推动了Agentic AI的兴起。

应用范围从自动驾驶汽车和智能客户服务机器人到工业自动化和实时财务分析。

Agentic AI的好处：

• 效率：减少人工干预的需要，简化操作。
• 可扩展性：跨不同领域同时处理多个任务。
• 适应性：学习并适应新条件，无需重新编程。
• 人机协作：充当副驾驶，增强决策而不是完全取代人类。

三、代理模式：Agentic AI的构建模块

为了设计有效的自主代理，开发人员采用Agentic 模式——针对 Agentic AI 开发中常见问题的可重用解决方案。这些模式通过提供经过验证的感知、决策和行动框架来简化代理的创建。

1. 反应模式

• 描述：侧重于对环境刺激的立即反应。
• 示例：自动驾驶汽车在检测到障碍物后制动以避免碰撞。
• 使用案例：非常适合需要即时决策的实时应用程序，例如机器人和游戏。

2. 目标导向模式

• 描述：围绕实现特定的、预定义的目标而设计。
• 示例：一架送货无人机规划其路线，以最大限度地减少能源消耗，同时满足送货期限。
• 使用案例：物流、导航系统和战略规划。

3. 层次模式

• 描述：将复杂的任务分解为子任务，由代理管理各个层。
• 示例：个人助理代理同时处理日历安排、旅行安排和任务优先级。
• 使用案例：企业人工智能应用程序、虚拟助理和项目管理。

4. 基于学习的模式

• 描述：利用机器学习根据经验和新数据调整行为。
• 示例：交易机器人通过强化学习完善其策略。
• 使用案例：预测分析、自适应游戏人工智能和动态定价系统。

5. 协作模式

• 描述：促进多个代理之间或代理与人类之间的交互。
• 示例：一群无人机一起调查灾难现场。
• 使用案例：多代理系统、医疗诊断和人类人工智能团队合作

四、如何在AI开发中利用代理模式

代理模式为开发人员构建强大且可扩展的人工智能系统提供了蓝图。

以下是如何有效实施它们：

1. 了解问题域：确定人工智能需要执行的任务及其运行必须遵循的限制。

2. 选择正确的模式：根据任务的复杂性和所需的自主程度选择模式。

3. 根据需要组合模式：对于需要精确性和适应性的任务，使用混合方法，例如将面向目标和基于学习的模式相结合。

4. 迭代和优化：利用反馈和性能数据不断完善代理的设计。

四、构建代理人工智能的挑战

尽管做出了承诺，Agentic AI 也面临着一系列挑战：

• 复杂性：设计能够处理动态环境的代理本质上是复杂的。
• 道德问题：确保自主系统中负责任的行为至关重要。
• 可扩展性：管理多个代理，同时保持性能和准确性。
• 安全性：防止对自主系统的误用或对抗性攻击。

Agentic AI代表了AI的下一个前沿，将范式从被动工具转变为主动、智能的协作者。通过了解其基本原则并采用代理模式，开发人员和组织可以释放自治系统的全部潜力。

随着 Agentic AI 的不断发展，其应用程序将重新定义人类和机器如何协作解决复杂的挑战。