構建AI代理時需要牢記的8件事

構建AI代理時需要牢記的8件事

您是否對不斷發展的 AI 代理世界著迷?如今,我們幾乎隨處可見 AI 代理,它們讓我們的生活更加便捷。幾乎每個領域都受益於它,無論是臨時預訂機票,還是程式設計助手。AI 代理已成功滲透到各個市場。每個人都想構建它們來最佳化工作流程。本指南探討了構建 AI 代理時應牢記的 8 大要點。

閱讀本指南後,您將瞭解構建一流 AI 代理的要求,它隨時準備為您服務,毫無怨言。

什麼是AI代理?

AI 代理是利用人工智慧與特定環境互動並獨立執行預定任務的程式。它可以感知周圍環境,並在極少的人工干預下做出決策。

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讓我們逐一探討建立 AI 代理時需要考慮的事項。

1. 明確定義代理的目標

任何成功的人工智慧代理的基礎都在於清晰的目標。人們經常設定模糊不清、不夠詳細的目標,這會導致結果泛泛而談,甚至產生幻覺。這就像命令人類執行一專案標不明確的任務;他肯定會搞砸。因此,代理需要詳細瞭解它需要執行的任務以及如何執行。否則,它就無法高效工作。為了構建能夠交付成果的人工智慧代理,明確目標至關重要。

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使用 S.M.A.R.T. 標準(具體、可衡量、可實現、相關、有時限)可能是明智之舉。例如,與其定義“改善客戶服務”這樣的泛泛目標,不如設定一個非常具體的目標:“人工智慧代理將在兩分鐘內解決 80% 的客戶常見產品退貨問題。它應該在無需人工干預的情況下完成這一任務。” 這是使用者可以設定的最具體的目標,能夠影響人工智慧代理的思考能力。它還會影響代理訪問外部資訊的工具選擇。明確的目標是人工智慧代理開發的第一步。

2. 選擇合適的框架

從零開始構建 AI 代理可能是一項複雜的任務。幸運的是,一些框架可以簡化這一過程。使用它們構建 AI 代理輕而易舉。LangChain、LangGraph、AutoGen 或 CrewAI 提供了一種非常結構化的方式來構建、部署和管理 AI 代理。它們包含預定義的類、工具以及樣板程式碼,可以非常高效地加快開發速度。

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在選擇用於構建 AI 代理的框架時,您應該考慮幾個因素。易用性可以降低學習曲線;如果您的代理要處理多個使用者或任務,可擴充套件性則至關重要。與 LLM、工具和資料來源的整合也至關重要。例如,LangChain 提供與所有 LLM、資料來源和工具的整合。LangGraph 有助於構建有狀態的多步驟代理。選擇合適且強大的框架可以顯著加快您的開發過程,並使其更加順暢。

3. 選擇合適的LLM

選擇合適的大型語言模型 (LLM) 至關重要。LLM 就像 AI 代理的“大腦”。LLM 的功能直接影響代理在生產環境中的效能,決定了代理的智慧程度。2025 年,市場上將提供多種 LLM,每種都有不同的優勢。市場上的頂級 LLM 包括 OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 模型、Anthropic 的 Claude 或 Google 的 Gemini。

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在為您的 AI 代理選擇 LLM 時,您應該考慮其推理能力以及 LLM 的指令調優能力(即其執行指令的能力)。如果您的用例是生成或理解程式碼,則可以考慮其編碼能力。如果您的代理用於全域性用例,LLM 需要理解多種語言。上下文視窗也起著至關重要的作用,這意味著可以輸入 LLM 的資料量或 LLM 一次可以處理的資料量。每個令牌的成本和延遲(即響應速度)是即時應用的實際考慮因素。

4. 選擇合適的代理架構

AI 代理的設計模式和具體架構至關重要。這定義了特定代理如何處理資訊、執行任務並據此做出所需的決策。不同型別的問題有多種架構可供選擇。

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一種常用的架構是 ReAct,即先推理後行動。使用此架構的代理首先對使用者的查詢進行推理,然後根據推理結果確定下一個最佳操作,並執行該操作。這種連續的過程使代理能夠處理複雜且多步驟的問題。另一種架構是規劃,其中 AI 代理首先建立一個非常詳細的計劃,然後逐一執行步驟以達到預期結果。對於需要額外關注的任務,即高度複雜的任務,可以採用多代理系統。在這些系統中,多個專門的代理負責執行特定任務,它們在工作時相互協作。精心設計的架構意味著 AI 代理能夠有效且高效地工作。

5. 工具整合

LLM 本身非常強大高效,但它們執行在一個非常孤立的環境中,無法感知現實世界。工具整合使這些代理能夠與現實世界互動並執行有意義的操作。工具允許 AI 代理訪問外部資訊或觸發其他系統中的操作。這就像賦予你的 LLM 超能力,使其能夠獨立完成多項任務,而這些任務通常需要人工干預。

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工具整合的示例包括數學工具、用於訪問外部資料(例如天氣更新或股票市場價格)的 API,以及觸發某些事件(例如傳送電子郵件)。代理需要這些工具來查詢資料庫並執行網路搜尋以獲取更新資訊。程式碼執行工具允許代理執行指令碼。這些工具必須可靠,才能在現實生活中使用。AI 代理在執行時會決定使用哪種工具。為代理配備工具的功能,可以使 AI 代理從一個簡單的對話機器人轉變為一個能夠使用簡單命令執行任務的工作助手。這些智慧自動化工具在擁有外部功能後將變得更加強大。

6. 記憶體和狀態管理

AI 代理對於長時間執行的任務或對話非常有用。為此,它需要記憶體。透過利用記憶體,代理可以回憶過去的對話,並在回答問題時保持對話的上下文。如果沒有記憶體,每次互動都是新的,這會限制代理從先前互動中學習或構建的能力。狀態管理是構建連貫的 AI 代理的關鍵。

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AI 代理可以擁有兩種型別的記憶體。短期記憶幫助代理記住當前正在進行的對話或任務的相關資訊。而長期記憶則允許代理儲存跨不同互動或會話的資訊。這包括使用者行為、偏好和已完成的任務。為了儲存長期記憶,通常使用向量資料庫。像 LangGraph 這樣的框架提供了狀態管理機制。它確保 AI 代理能夠跟蹤其進度和資料。

7. 提示工程和少樣本示例

與 AI 代理及其“大腦”LLM 進行通訊的主要方式之一是透過提示。代理的準確性和行為在很大程度上取決於您傳遞給代理的提示的質量。定義清晰、無歧義的提示是一項必備技能。有效的提示工程在構建 AI 代理時至關重要。

代理的整體個性、目標和行為都由系統提示廣泛定義。為了完成特定任務,必須為代理提供帶有提示的少樣本示例,以便代理能夠理解問題的意圖和預期的答案格式。這反過來可以顯著提高代理的效能。為 LLM 提供某些示例可以幫助他們更好地理解任務。這些細緻的指導有助於使代理與您的期望保持一致。

8. 評估和反饋迴圈

完成 AI 代理的構建後,您需要評估其效能。因此,持續評估至關重要。您必須從第一步開始設定一些指標來仔細評估效能。這些指標應與代理的既定目標保持一致。應進行測試以評估代理。這可以包括各種端到端測試,以評估代理在不同場景下的行為。對單個工具執行單元測試是自動化測試的一個重要方面。但是,對於具有複雜推理的高度複雜任務,人工評估是必不可少的。人工反饋可以識別AI代理行為中的意外故障。

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LangSmith是一款出色的工具,可以幫助記錄互動並收集輸出反饋。一個完善的反饋系統至關重要,其中的輸出可用於改進代理的提示、工具甚至架構。這個迭代過程有助於隨著時間的推移改進您的AI代理,並確保其始終滿足使用者需求。AI代理開發是一個持續的構建、測試和改進的迴圈。

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小結

構建真正有效的人工智慧代理不僅僅是將 (LLM 與一些工具繫結在一起。它需要精心規劃並考量多種因素。透過仔細考慮以下八個方面:從清晰的目標定義和框架選擇,到強大的記憶體和持續評估,您可以建立強大的智慧自動化工具。請記住,構建複雜的自主人工智慧系統是一個不斷迭代的過程。這些原則將指導您成功構建既強大又可靠的人工智慧代理。

常見問題

Q1. 定義 AI 代理的目標時,最大的錯誤是什麼?

A. 目標過於模糊或寬泛是很常見的。具體、可衡量的目標可以顯著提高代理的效能,並更容易進行評估。

Q2. 構建 AI 代理是否總是需要一個複雜的框架?

A. 對於非常簡單的單任務代理來說,不需要。但是,對於涉及多個步驟、工具或記憶體的代理,框架可以大大簡化開發和持續維護。

Q3. LLM 的上下文視窗對 AI 代理有多重要?

A. 非常重要。更大的上下文視窗可以讓代理處理和記住來自長對話或大型文件的更多資訊。

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