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Agentic AI 的五种关键设计模式

发布日期：2025-05-08 18:26:45 浏览次数： 1527 作者：深度数据云

Agentic AI 正在彻底改变我们设计 AI 系统的方式，从传统的线性查询-响应模型转变为能够推理、规划和协作的自主自适应代理。以下我们来深入探讨 Agentic AI 的五种关键设计模式：反思、工具调用、ReAct、规划和多智能体。每种模式都通过结构化工作流程增强了 AI 系统的自主性。

1. 反思模式：自我纠正的艺术

反思模式使人工智能能够充当自身的批评家，不断迭代其输出，以提高准确性和质量。使用此模式的人工智能会生成初始响应，评估其是否存在错误或需要改进的地方，并通过多次迭代对其进行改进——这一过程类似于人类修改其作品的方式。

工作原理

用户向 LLM（例如 DeepSeek LLM）提交查询。
LLM 生成初始输出。
LLM（或反思模式下的相同模型）审查输出，识别缺陷并提出改进建议。
该过程重复进行，直到输出达到预定义的质量阈值。

场景

在自动化内容创作中，Reflection 可确保事实的准确性和连贯性。例如，AI 撰写的科学论文最初可能包含过时的数据。通过 Reflection，它可以交叉核对参考文献，纠正错误，最终生成一篇精良可靠的文章。

最新趋势

来自Deeplearning.ai 的一项研究强调，基于反思的工作流程已成为法律文档生成等高风险应用的主流，因为这些应用对准确性要求很高。xAI 的 Grok 3 和 Anthropic 的 Claude 3.7 等模型已将 Reflection 集成为核心功能，与单次生成相比，输出质量提高了高达 35%。此外，“自洽提示”等技术正被用于增强反思功能，AI 会生成多个输出并选择最一致的输出，从而将幻觉降低。

挑战

反思模式可能非常耗费资源，需要多次调用 LLM，这会增加延迟和计算成本。正如 DeepSeek LLM 的 GitHub 页面所述，训练数据中的偏差可能会在迭代过程中持续存在，从而可能放大误差。为了缓解这种情况，像 xAI 这样的公司正在试验轻量级的“偏差审计器”——一种小型模型，可以在反思循环期间标记有偏差的输出，从而减少偏差传播。

2. 工具使用模式：拓展人工智能的视野

工具使用模式为人工智能配备了外部工具，以克服其内部知识的局限性。例如，LLM 可查询矢量数据库、执行 Python 脚本或调用 API 来访问实时数据或执行特定任务。

工作原理

用户提出查询（例如，“特斯拉的最新股价是多少？”）。
LLM 确定对外部数据的需求并选择合适的工具。
它调用 API（例如，财务数据 API），检索信息并生成响应。

场景

在电子商务中，人工智能代理可能会使用工具来查询产品库存数据库，检查库存水平，并在商品缺货时推荐替代品，从而增强客户体验。

最新趋势

过去一年，LLM 的 API 集成激增，LangChain 等平台现已支持超过 250 个预建连接器。此外，“工具增强推理”（TAR）技术日益受到关注，使 LLM 能够将工具链接起来执行多步骤任务，从而提升库存管理等应用中的任务完成率。

挑战

工具的使用增加了错误处理的复杂性——失败的 API 调用或有缺陷的脚本可能会中断工作流程。DeepSeek LLM 的 GitHub 页面也警告说，与工具交互时重复的输出可能会降低用户体验。为了解决这个问题，企业正在采用“工具编排层”，用于管理工具交互并提供回退机制，从而将故障率降低。

3. ReAct 模式：推理+行动，动态解决问题

ReAct（推理与行动）模式结合了反思和工具使用，使人工智能能够推理任务，使用工具采取行动，并根据结果改进方法。

工作原理

LLM 收到查询并推理解决该查询所需的步骤。
它与外部工具或环境交互以收集信息或执行操作。
根据结果，它会反思并调整策略，循环直至任务完成。

场景

在自主机器人领域，ReAct 代理可以通过推理路径、使用传感器检测障碍物并实时调整路线来实现仓库导航。NVIDIA 的一项案例研究表明，与传统的基于规则的系统相比，采用 ReAct 驱动的机器人的导航效率提高了 20%。

最新趋势

ReAct 正在成为自动驾驶系统的基石。未来，ReAct 智能体将被部署到智慧城市中，它们通过推理传感器数据、调整信号灯以及根据实时拥堵模式优化策略来管理交通流量。

挑战

ReAct 的迭代特性可能导致高延迟，尤其是在实时交易等时间敏感型应用中。此外，Deeplearning.ai 的“代理设计模式”强调，ReAct 对外部工具的依赖使其在外部工具发生故障时容易出现不一致。为了缓解这种情况，企业正在采用“工具健康监测”系统，该系统可以预先检测并解决工具故障，从而将停机时间减少 15%。

4. 规划模式：复杂任务的策略思考