超越GPT4的Agent，我用代碼實現了！
Agent開發的四種設計模式
在吳恩達教授的演講中，他提到了四種可以顯著提升AI智能體性能的設計模式：
- 反思（Reflection）：智能體審視自己的工作，并提出改進的方法。
- 使用工具（Tool use）：智能體利用網絡搜索、代碼執行等工具來收集信息、采取行動或處理數據。
- 規劃（Planning）：智能體制定并執行多步驟計劃來達成目標。
- 多智能體協作（Multi-agent collaboration）：多個智能體共同工作，通過分配任務和討論來提出更優的解決方案。
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反思（Reflection）的深度解析
在吳恩達教授提出的AI智能體工作流中，反思（Reflection） 是一個關鍵的概念，它指的是智能體在完成任務后，能夠自我審視其產出，并主動尋找潛在的改進空間。這種能力不僅對于提升智能體的性能至關重要，也是模擬人類學習過程的關鍵環節。
反思的過程
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反思過程通常包括以下幾個步驟：
- 產出生成：智能體根據給定的任務或問題生成初始的解決方案或產出。
- 自我評估：智能體審視自己的產出，檢查是否存在錯誤、不足或可以改進的地方。
- 反饋整合：智能體根據自我評估的結果，對產出進行修改和優化。
- 迭代循環：智能體重復上述過程，通過不斷的反思和改進，逐步提升產出的質量。
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吳恩達教授通過一個代碼生成的例子來闡釋了反思技術。假設我們要求一個代碼智能體為特定任務編寫代碼，它將根據提示生成代碼。然后，我們可以要求智能體檢查這段代碼的正確性、風格和效率，并提出改進建議。這個過程可以通過多次迭代來不斷優化代碼。
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反思的重要性
反思技術的重要性在于它模擬了人類解決問題的方式。在面對復雜問題時，我們往往會先嘗試一種解決方案，然后評估其效果，根據反饋進行調整，最終得到一個更好的解決方案。通過在AI智能體中實現這一過程，我們可以使其更加接近人類的思維方式，從而在各種任務中表現得更加出色。
基于LangGraph的代碼智能體實戰
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接下來，我們將使用LangGraph來實現一個具有反思能力的代碼智能體。我們將分步驟進行，每一步都會有相應的代碼示例。
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為了進一步充實和細化最后的代碼實戰章節，我們將深入探討每個步驟的細節，并提供更多的代碼示例和解釋，以便讀者更好地理解如何實現一個具有反思能力的代碼智能體。
1. 定義智能體間的消息通道
在構建智能體系統時，狀態管理是非常關鍵的。我們需要一個狀態類來跟蹤智能體的狀態，這包括問題的當前描述、已生成的代碼、迭代次數等信息。
復制
from typing import Dict, TypedDict
class GraphState(TypedDict):
keys: Dict[str, any]
這個GraphState類是一個簡單的字典，它允許我們存儲和檢索智能體的狀態信息。這使得我們可以在智能體的不同部分之間傳遞信息，并在整個工作流中保持狀態的一致性。
2. 定義代碼助手agent和編程導師agent
智能體的工作流程通常包括多個步驟，每個步驟都由一個特定的智能體來執行。在這個例子中，我們有兩個智能體：一個代碼生成器和一個代碼導師。
詳細代碼見github：https://github.com/q2wxec/langgraph-demo
復制
def generate(state: GraphState):
# 代碼生成器智能體的實現
# ...
pass
def code_mentor(state: GraphState):
# 代碼導師智能體的實現
# ...
pass
generate函數負責根據當前狀態和問題生成代碼。如果生成的代碼在之前的迭代中被標記為不正確，它將使用反饋來改進代碼。code_mentor函數則扮演一個導師的角色，評估生成的代碼，并提供是否正確的判斷以及改進的建議。
3. 定義多智能體交互流程
智能體之間的交互流程是工作流的核心。我們需要定義一個圖結構，指定智能體之間的通信路徑和條件。
復制
from langgraph.graph import END, StateGraph
# 定義工作流圖
workflow = StateGraph(GraphState)
# 添加節點和邊
workflow.add_node("generate", generate)
workflow.add_node("code_mentor", code_mentor)
workflow.set_entry_point("generate")
workflow.add_edge("generate", "code_mentor")
workflow.add_conditional_edges(
"code_mentor",
decide_to_finish,
{
"end": END,
"generate": "generate",
},
)
# 編譯工作流
app = workflow.compile()
# 運行工作流
app.invoke({"keys":{"question":"如何實現歸并排序算法？","iterations":0}})
在這個流程中，我們首先從generate節點開始，生成初始代碼。然后，我們根據code_mentor節點的反饋，決定是繼續生成代碼還是結束流程。如果代碼被認為不正確，我們將回到generate節點，進行下一輪迭代。這個過程會持續進行，直到我們得到正確的代碼，或者達到了預設的迭代次數上限。
案例總結
通過這個實戰示例，我們展示了如何使用LangGraph來構建一個具有反思能力的代碼智能體。這個過程不僅涉及到代碼的生成和評估，還包括了智能體之間的協作和信息交換。這種工作流的設計模式能夠有效地提升智能體的性能，并使其更加接近人類的解決問題的方式。
在實際應用中，這種方法可以用于自動代碼審查、智能編程助手、自動化測試等場景。隨著AI技術的不斷進步，我們期待看到更多采用這種工作流的智能體出現，并在各個領域發揮重要作用。
結語
通過本文的介紹和實戰示例，我們可以看到，智能體工作流和反思技術在提升AI性能方面的巨大潛力。隨著技術的發展，我們有理由相信，未來的AI將更加智能、高效，能夠更好地服務于人類社會。讓我們共同期待并推動這一領域的進步。
