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定义智能体是一个使用大语言模型LLM来决定应用程序控制流的系统。然而智能体的定义并不唯一不同人有不同的看法。Langchain的创始人Harrison Chase从技术角度给出了定义但更多人认为智能体应具备高级、自主、类似人类的能力。智能体特性吴恩达提出与其争论什么应被归类为真正的智能体不如承认系统具有不同程度的智能体特性。智能体特性可以视为一个光谱从简单的路由选择到复杂的自主智能体系统越依赖LLM来决定其行为方式就越具有“智能体特性”。
二、认知架构的概念与重要性
定义认知架构是指系统如何“思考”——从接收用户输入到执行操作或生成响应的代码/提示词/LLM调用流程。它决定了系统的自主性级别和智能体特性。重要性认知架构不仅影响系统的运行方式还影响其灵活性、可控性以及可解释性。较简单的架构通常更易于理解和调试而复杂的架构则可能提供更强的功能但也伴随着更大的系统复杂性和不确定性。
三、智能体自主性级别与认知架构的映射
代码所有内容都是硬编码的不能称作真正的认知架构。单次LLM调用构成应用程序的主要部分简单的聊天机器人可能属于这一类别。LLM调用链将问题分解为多个步骤或功能服务更复杂的RAG检索增强生成管道属于这一类别。路由器LLM决定要采取的操作增加了一定的随机性和不可预测性。状态机将LLM的路由与循环结合起来更加不可预测。自主智能体系统本身决定哪些步骤是可用的指令是什么可以通过更新提示词、工具或代码来实现。
四、为什么应该外包智能体基础设施但拥有认知架构
智能体基础设施提供了运行智能体应用所需的基础设施如配置助手、后台运行、消息持久化等。然而它不会使应用程序与众不同。认知架构是使智能体真正有效运作的关键是团队创新的地方和构建的差异化部分。外包与拥有应该外包智能体基础设施以获取其优势但同时拥有并定制认知架构以使应用程序脱颖而出。
五、智能体的规划问题
规划与推理涉及LLM决定采取哪些行动的能力包括短期和长期的步骤。当前挑战目前的规划和推理能力还没有达到处理现实任务所需的水平。改善方法确保LLM拥有足够的信息尝试改变应用程序的认知架构通用或领域特定。未来趋势通用推理将越来越多地融入模型层但提示和定制架构将继续存在。对于简单任务提示可能足够对于复杂任务可能需要通过代码来定义其行为。
六、总结
智能体不仅仅是一个技术定义还涉及到系统如何“思考和决策”。认知架构是智能体的大脑决定了其如何接收信息、干活和回应。在设计智能体时需要在基础设施的方便性和认知架构的个性化之间找到平衡点。未来随着大模型的进步智能体的工作方式将占据技术前沿的中心舞台。