構建一個高效運作的 AI Agent 智能體系統(tǒng)有哪些關鍵步驟？在開發(fā)過程中，如何提前識別并解決那些可能在系統(tǒng)上線后帶來嚴重問題的隱患？

為了解答這些問題，我們需要將 AI Agent 智能體系統(tǒng)拆分為三個核心模塊：工具、推理和執(zhí)行。每個模塊都面臨著獨特的挑戰(zhàn)。一個模塊的錯誤可能會連鎖反應，以不可預見的方式影響其他模塊，導致系統(tǒng)故障。例如，信息檢索可能拉取到無關數(shù)據(jù)；推理錯誤可能導致工作流程不完整或陷入死循環(huán)；執(zhí)行環(huán)節(jié)在生產(chǎn)環(huán)境中可能會出現(xiàn)失誤。

AI Agent 智能體的強度取決于其最薄弱的環(huán)節(jié)。以下指南將指導你如何設計系統(tǒng)以規(guī)避這些風險。我們的目標是：在關鍵時刻打造一個穩(wěn)定、可預測且具備韌性的 AI Agent 智能體系統(tǒng)。

1、AI Agent 智能體總體架構設計

AI Agent 智能體系統(tǒng)在三個功能性層面上運作：工具層面、推理層面和執(zhí)行層面。每個層面承擔著獨特的職能，確保代理能夠高效地獲取、分析和響應信息。掌握這些層面之間的相互關系對于構建既實用又具有擴展性的系統(tǒng)至關重要。

以下圖表描繪了這三個層面及其構成要素：

工具層面：構成 AI Agent 智能體系統(tǒng)的基礎。這一層面負責與外部數(shù)據(jù)源和服務進行交互，涉及 API 調用、向量數(shù)據(jù)庫、實時運營數(shù)據(jù)、知識庫以及用戶互動等。它的任務是收集系統(tǒng)所需的原生數(shù)據(jù)。精心設計的工具可以保障 AI Agent 智能體有效地檢索到相關且高質量的信息。

執(zhí)行層面：亦稱作協(xié)調層面。這一層面負責調解大語言模型（LLM）與外部環(huán)境（即工具）之間的互動，并處理用戶交互（如果有的話）。它接收 LLM 關于后續(xù)操作的指令，執(zhí)行這些操作，并將執(zhí)行結果反饋給推理層面的 LLM。

推理層面：AI Agent 智能體系統(tǒng)的智能中樞。這一層面利用大語言模型（LLM）來處理已檢索的信息，并決定 AI Agent 智能體的下一步行動。它依據(jù)上下文、邏輯規(guī)則和既定目標來做出決策。不恰當?shù)耐评砜赡軙е洛e誤，如進行重復的查詢或采取不一致的行動。

2、AI Agent 智能體工作流設計

執(zhí)行/編排層是推動 AI Agent 智能體系統(tǒng)行動的核心動力。這一層構成了一個主導的處理循環(huán)，其流程大致如下所示：

AI Agent 智能體應用與大語言模型（LLM）的初步交互設定了系統(tǒng)旨在達成的總體目標。這些目標可能包括各種任務，比如：創(chuàng)建房地產(chǎn)清單、撰寫博客文章，或是處理客戶支持應用中待解決的開放式用戶請求。

除了這些指導性指令，還提供了一個可供 LLM 調用的函數(shù)庫。每個函數(shù)都包含了名稱、描述以及其參數(shù)所需的 JSON 模式。以下是一個來自 OpenAI 文檔的簡單函數(shù)示例：

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What's the weather like in Boston today?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_current_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto"
}

大語言模型（LLM）位于推理層，負責確定接下來應該激活哪個函數(shù)，以便逐步接近既定目標。

當 LLM 給出響應時，它會明確指出需要調用的函數(shù)以及相應的參數(shù)值。

依據(jù)具體的應用場景以及推理層中 LLM 的運算能力，LLM 有可能指定一系列函數(shù)進行調用（在理想情況下，這些函數(shù)可以并行執(zhí)行），之后才會繼續(xù)執(zhí)行處理循環(huán)的下一階段。

設定一個退出函數(shù)是明智的做法，這樣當推理層完成所有處理任務后，可以通過該函數(shù)向執(zhí)行層發(fā)出信號，表明可以順利結束流程。

3、AI Agent 智能體設計原則

乍看之下，這個過程似乎相當直觀。但是，隨著任務復雜度的提升，所需調用的函數(shù)列表也在不斷擴展。處理的事務越復雜，推理層出現(xiàn)錯誤的可能性就越大。當你開始整合新的 API、專門的子 AI Agent 智能體和多樣的數(shù)據(jù)源時，你會意識到，這遠不止是簡單地輸入提示詞并點擊“開始”那么容易。

在下一篇，我們將深入討論模塊化的理念。我們將闡述為何將 AI Agent 智能體系統(tǒng)細分為更小、更專注的子 AI Agent 智能體，可以幫助你繞開單體架構的缺陷。

每個子 AI Agent 智能體負責處理特定領域的事務——比如退貨、訂單處理、產(chǎn)品信息等，這種分工使得主 AI Agent 智能體能夠靈活地分配任務，而無需在單個龐大的提示詞中處理所有可能的函數(shù)。

我們將深入研究 AI Agent 智能體間的互動。即便實現(xiàn)了良好的模塊化，創(chuàng)建一個統(tǒng)一接口以便子 AI Agent 智能體能夠以統(tǒng)一的方式進行交流仍然是一大挑戰(zhàn)。我們將探討如何定義明確、標準化的交互流程，確保每個 AI Agent 智能體都能順利完成自己的任務，避免形成復雜難懂的調用和回調網(wǎng)絡。你將了解到為何保持接口的一致性至關重要，以及它如何在問題出現(xiàn)時幫助你進行故障排查和系統(tǒng)升級。

我們將探討數(shù)據(jù)檢索和檢索增強生成（RAG）。若沒有最新、最相關的數(shù)據(jù)支持，大語言模型的能力將受限，因此我們將討論如何連接數(shù)據(jù)庫、API 和向量存儲，為 AI Agent 智能體提供必要的上下文。我們將涉及從現(xiàn)有系統(tǒng)中提取結構化數(shù)據(jù)到索引 PDF 等非結構化內容的各個方面，確保系統(tǒng)在擴展過程中保持快速和準確。

最后，我們將討論一些橫向的關注點。這些包括構建任何健壯 AI Agent 智能體系統(tǒng)時不可忽視的關鍵要素——可觀測性、性能監(jiān)控、錯誤處理、安全性、治理和倫理。這些因素決定了你的 AI Agent 智能體是否能夠應對現(xiàn)實世界的流量、保護用戶數(shù)據(jù)，并在架構不斷演變的過程中保持穩(wěn)健。

這就是我們的路線圖。完成這些內容后，你將掌握構建一個既可靠又可擴展的 AI Agent 智能體系統(tǒng)所需的工具和方法——這個系統(tǒng)不僅聽起來不錯，而且能夠在實際生產(chǎn)環(huán)境的壓力下真正發(fā)揮作用。

本文轉載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

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