智能体/Agent概念详解

1.1AI Agent体系介绍

1.1.1什么是AI Agent



Agent在接触AI前大部分人对这个词的定义是代理
而在AI模型领域更愿意称之为智能体
代理我们都知道是什么意思,那么智能体呢?
Logan Kilpatrick，OpenAI 开发者关系负责人给出的介绍如下

1. Agent（智能体） = 一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型（LLM）在像ChatGPT这样的工具中“通常”的使用方式不同。在ChatGPT中，你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而Agent拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。                                                                                          -Logan Kilpatrick，OpenAI 开发者关系负责人

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用通俗语言解释

1. chat类型gpt接受单一输入查询,并返回结果,他不能一次完成超过一个任务.
2. 而AI Agent则是可以自驱定义工作流程,并规划任务进行解决
3. 比如:
4. "你有一个天气查询的系统,用户输入NYC(纽约的缩写)的温度是多少"传统的模型无法识别到NYC是什么意思?,
5. 但是使用AI Agent可以在他获取到模型不具备NYC的知识的情况下,去思考NYC是什么,在哪里查到NYC是什么,
6. 去查地区城市缩写,最后返回结果

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智能体 = 大语言模型（LLM） + 观察 + 思考 + 行动 + 记忆

下面用一张图来表达一下

记忆

短期记忆：我认为所有的上下文学习（都是利用模型的短期记忆来学习。
长期记忆：这为Agents提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。
一句话解释长期记忆和短期记忆,当我问你1+1等于几你不需要考虑他就是你的长时记忆,当我问你99*55等于多少你需要用脑子想一下算一下这就是你的短时记忆

规划

子目标和分解：Agents将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务。反思和完善：Agents可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。

工具使用

Agents学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等

1.1.2智能体用例

概念验证Agent-BabyAGI

Baby AGI 是一个 python 脚本，它使用 OpenAI 和 Pinecone API 以及 LangChain 框架来创建、组织、确定优先级以及执行任务。Baby AGI 背后的过程是，它将使用基于上一个任务结果的预定义目标创建一个任务。
这是通过使用 OpenAI 的自然语言处理 （NLP） 功能实现的，该功能允许系统根据目标创建新任务。它使用 Pinecone 来存储该特定任务的结果并检索上下文，并使用 LangChain 框架来处理决策过程。


这个过程在为智能体创建一个目标或主任务后，主要分为以下三个步骤：

获取第一个未完成的任务丰富结果并存储在向量数据库中（如果你不清楚这意味着什么，没关系）创建新的任务并重新设置任务列表的优先级

根据目标开始任务，然后转到从内存中获取上下文的查询。然后将其发送到创建代理，创建代理获取数据并将其发送到内存。然后，它将通过一个队列，该队列将完成任务的优先级排序。
让我们一起来看一个具体的例子。我们可以从一个任务开始，例如"编写一篇关于ChatGPT以及功能的1500字博客文章"。作为控制agent的用户，你可以写出这个目标，尽可能详细地提供要求，然后你就完成了。
模型接收这些要求，并执行如下操作：

1. sub_tasks = openai.ChatCompletion.create(
2.   model="gpt-4",
3.   messages=[
4.     {"role": "system", "content": "You are an world class assistant designed to help people accomplishh tasks"},
5.     {"role": "user", "content": "Create a 1500 word blog post on ChatGPT and what it can do"},
6.     {"role": "user", "content": "Take the users request above and break it down into simple sub-tasks which can be easily done."}
7.   ]
8. )

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在这个例子中，我们使用OpenAI API来驱动agent。系统消息允许你在一定程度上定义你的agent，但在这个例子中，我们并没有真正使用它。然后，我们添加用户查询和关键的下一步，即在其上添加一个任务，该任务是将查询分解成子任务。
然后，你可以将子任务放入一个循环中，并进行额外的调用以执行这些子任务，所有这些都带有不同的系统消息（想想不同的agents，可能是一个写作agent，一个研究agent等）。你可能会想要“将这个任务分解成更简单的子任务，直到你100%清楚需要做什么并且可以高精度地执行任务”，这样模型就不会陷入添加更多任务的无限循环中（如果你没有正确地进行提示工程，今天的agents就会常常出现这个问题）。
生成Agents模拟

Generative Agents是一个超级有趣的实验，其中 25 个虚拟角色，每个角色都由 LLM 支持的Agents控制，在沙盒环境中生活和交互，其灵感来自《模拟人生》。生成Agents为交互式应用程序创建可信的人类行为模拟。
生成Agents的设计将 LLM 与记忆、规划和反射机制相结合，使Agents能够根据过去的经验进行行为，并与其他Agents进行交互。

• 记忆流：是一个长期记忆模块（外部数据库），用自然语言记录智能体经验的完整列表。
  
  每个元素都是一个观察结果，是由 Agent 直接提供的事件。代理人之间的交流可以引发新的自然语言陈述。
  
  
  
• 检索模型：根据相关性、新近度和重要性，呈现上下文以告知Agents的行为。
  
  新近度：最近发生的事件得分较高重要性：区分平凡记忆和核心记忆。直接问LM。相关性：基于它与当前情况/查询的相关程度。
  
  
  
• 反射机制：随着时间的推移将记忆合成更高层次的推论，并指导智能体未来的行为。它们是_对过去事件的更高层次的总结（<-注意，这与上面的_自我反思有点不同）
  
  提示 LM 提供 100 个最新观察结果，并根据这些观测/陈述生成3个最重要的高层次问题。然后让LM回答这些问题。
  
  
  
• 规划与反应：将反思和环境信息转化为行动
  
  规划本质上是为了优化当前与时间的可信度。提示模板：{Intro of an agent X}. Here is X's plan today in broad strokes: 1)规划和反应时都会考虑主体之间的关系以及一个主体对另一个主体的观察。环境信息以树形结构呈现。
  
  
  
  
  

图 13. 生成Agents架构。
这种有趣的模拟会产生新兴的社交行为，例如信息传播、关系记忆（例如，两个Agents继续讨论话题）和社交活动的协调（例如举办聚会并邀请许多其他人）。
1.1.3苏格拉底式推理(重点)

「苏格拉底式推理」有5种强大的提示模式：演绎、转换、分解、验证、整合。


这更多是一种思想
当我提出一个问题"大象喜欢吃什么?"

1. 1.大象是什么? 哪里有大象?  大象应该吃什么?
2. 2.大象是动物 动物园有大象 大象应该吃草
3. 3.你想一想你的回答正确吗
4. 4.A回答 大象喜欢吃草 B回答 大象喜欢吃草 C 大象喜欢吃草
5. 5.整合一下上面的三个答案 大象喜欢吃草

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人会疲惫,机器不会
下面最后贴一张自己画的图


还可以更复杂一点画的太累了 把AI当人看,AI不会疲倦
1.2多智能体框架介绍

1.2.1什么是MetaGPT

MetaGPT是一个多智能体协作框架，将标准化操作（SOP） 程序编码为提示确保解决问题时采用结构化方法。要求智能体以专家形式参与协作，并按要求生成结构化的输出，例如高质量的需求文档、架构设计图和流程图等。结构化的输出对于单个智能体即是更高层次的思维链（Chain-of-Thought），对于下游角色则是语义清晰、目标明确的上下文（Context）。通过明确定义的角色分工，复杂的工作得以分解为更小、更具体的任务。从而提升了LLMs的输出质量。
主要特点：

稳定的解决方案：借助SOP，与其他 Agents 相比，MetaGPT 已被证明可以生成更一致和正确的解决方案。多样化的角色分配：为LLM分配不同角色的能力确保了解决问题的全面性。

在MetaGPT中多智能体 = 智能体+环境+SOP+评审+路由+订阅+经济

智能体：在单个智能体的基础上，扩展了多智能体定义。在多智能体系统中，可以由多个单智能体协同工作，每个智能体都具备独特有的LLM、观察、思考、行动和记忆。环境：环境是智能体生存和互动的公共场所。智能体从环境中观察到重要信息，并发布行动的输出结果以供其他智能体使用。标准流程（SOP）：这些是管理智能体行动和交互的既定程序，确保系统内部的有序和高效运作。评审： 评审是为了解决幻觉问题。人类的幻觉实际高于大语言模型，但人类已经习惯了幻觉与错误，日常中会通过大量评审来保障复杂工作每一步的可靠性。严谨有效的评审过程能将复杂工作整体的错误率降低90%路由：通信是智能体之间信息交流的过程。它对于系统内的协作、谈判和竞争至关重要。订阅： 需求说了一个制度改革或市场变化，所有人都应该关注/判断影响/修改计划经济：这指的是多智能体环境中的价值交换系统，决定资源分配和任务优先级。

1.2.2经典案例:软件公司

MetaGPT 以一行需求为输入，输出用户故事/竞争分析/需求/数据结构/API/文档等。
在内部，MetaGPT 包括产品经理/架构师/项目经理/工程师。它提供了软件公司的整个过程以及精心编排的 SOP。

需求分析：收到需求后，该过程开始。这一阶段致力于明确软件所需的功能和要求。产品经理：产品经理以需求和可行性分析为基础，开启整个流程。他们负责理解需求，并为项目制定明确的方向。架构师：一旦需求明确，架构师将为项目创建技术设计方案。他们负责构建系统接口设计，确保技术实现符合需求。在MetaGPT中，架构 Agent 可以自动生成系统界面设计，如内容推荐引擎的开发。项目经理：项目经理使用序列流程图来满足每个需求。他们确保项目按计划前行，每个阶段都得到适时执行。工程师：工程师负责实际的代码开发。他们使用设计和流程图，将其转化为功能完备的代码。质量保证（QA）工程师：在开发阶段结束后，QA工程师进行全面的测试。他们确保软件符合所需标准，不存在任何错误或问题。

1.2.3更多MetaGPT

现状：MetaGPT目前解决了软件工程的中程任务， 让用户不再只是与ChatGPT聊天，而是真正与智能体协作。因此，MetaGPT获得了来自全世界的广泛好评（多天世界第一），也带来了全世界工程师、投资人的诸多关注，吸引了多位顶级贡献者（背景有字节AILab / 叮咚算法 / 小红书算法 / 百度 / MSRA / TikTok / bloomgpt infra / bilibili / CUHK / 港科 / CMU / UCB等背景）目标： 希望能够拓展到任意行业任意天数的任务关键点： ChatGPT只解决了聊天，并没有解决协作。而智能体可以与人类协作，意味着智能体会成为互联网级别的入口，并且会存在于大量的IM、硬件之中，取代已有的大量SaaS

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