AI Agents-6 | AI智能体架构大揭秘：从基础知识到前沿模式 原创 精华

这个系列文章旨在为AI代理（AI Agent）提供全面的概述，深入研究其特征，组成部分和类型，同时探索其进化，挑战和潜在的未来方向。

在当今数字化飞速发展的时代，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居设备到自动驾驶汽车，从智能客服到医疗诊断系统，AI智能体正以惊人的速度改变着我们的世界。那么，这些智能体是如何被设计和构建的呢？今天，就让我们一起深入探讨AI智能体架构的奥秘，从基础架构到前沿设计模式，一探究竟！

一、智能体架构：智能体的“数字大脑”

想象一下，一个AI智能体就像一个拥有“眼睛”“大脑”和“双手”的数字生物。“眼睛”是传感器，负责感知外部环境；“大脑”是决策逻辑，负责处理信息并做出决策；“双手”是执行器，负责执行决策。而智能体架构，就是定义这些组件如何组织和相互作用的蓝图。它决定了智能体在响应速度、处理复杂性、学习适应性和资源需求等方面的能力。

选择合适的架构至关重要。例如，一个简单的基于反射的智能体可能在实时反应方面表现出色，但在长期规划上可能无能为力；而一个深思熟虑的智能体可能能够处理复杂的目标，但需要更高的计算成本。理解这些权衡，可以帮助工程师将架构与应用领域相匹配，以实现最佳性能和可靠性。

二、智能体架构的分类

智能体架构大致可以分为以下几类：反应式架构、深思熟虑架构、混合架构、神经符号架构和认知架构。接下来，我们将逐一深入了解这些架构的特点、优势和应用场景。

（一）反应式架构：快速决策的“直觉型”智能体

反应式架构是AI智能体设计中最简单直接的模式。在这种架构中，一个大型语言模型（LLM）首先分析当前情况，确定下一步要采取的行动。然后，在环境中执行该行动，产生观察结果作为反馈。LLM处理这些观察结果，重新评估下一步行动，选择另一个行动，并继续这个循环，直到任务完成。

反应式架构适用于需要瞬间决策且具有可预测、明确响应的领域。例如，在机器人领域，一个扫地机器人或无人机可以反射性地避开障碍物，只要传感器检测到障碍物即可；在游戏领域，非玩家角色（NPC）可以根据玩家的行为做出即时反应，比如当玩家进入视野时，敌方守卫就会发动攻击。

在工业环境中，简单的监控智能体可以在传感器超出范围时触发警报或关闭设备。这些智能体在实时控制系统中表现出色，但由于缺乏全局规划，它们通常用于相对简单或严格受限的任务，这些任务的所有情况都可以预先定义规则。

反应式架构的优点在于速度。由于没有复杂的推理开销，决策可以在恒定时间内完成，这在实时机器人或高频交易等领域非常关键，这些领域的时间单位是毫秒。此外，反应式智能体的设计和验证相对简单，因为它们的行为由规则明确定义。

然而，反应式架构也有其局限性。由于它们不学习也不规划，因此在处理未预见的情况或需要一系列行动才能实现目标的问题时，适应性较差。它们还倾向于短视，只优化即时响应，而不考虑长期后果。例如，一个反应式机器人可能会在小圈子里无休止地徘徊，如果它的规则没有包含一些战略逻辑的话。这些局限性促使了更先进架构的发展，这些架构引入了内部状态和推理。

实践案例：构建一个简单的反应式智能体

反应式智能体的设计可以通过简单的代码实现。以下是一个基于Python和OpenAI的大型语言模型（LLM）构建的简单反应式智能体的示例代码：

from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

# 加载环境变量
_ = load_dotenv()
client = OpenAI()

# 定义智能体类
class Agent:
    def __init__(self, system=""):
        self.system = system
        self.messages = []
        if self.system:
            self.messages.append({"role": "system", "content": system})

    def __call__(self, message):
        self.messages.append({"role": "user", "content": message})
        result = self.execute()
        self.messages.append({"role": "assistant", "content": result})
        return result

    def execute(self):
        completion = client.chat.completions.create(
                        model="gpt-4o", 
                        temperature=0,
                        messages=self.messages)
        return completion.choices[0].message.content

在这个代码中，我们定义了一个​​Agent​​​类，它使用OpenAI的大型语言模型作为其“大脑”。智能体接收用户输入的消息，并通过调用​​execute​​方法生成响应。这种简单的架构可以快速实现智能体的基本功能，适用于简单的任务和场景。

（二）深思熟虑架构：深谋远虑的“策略型”智能体

与反应式智能体不同，深思熟虑智能体是基于模型、以目标为导向的智能体，它们会在行动之前进行推理。深思熟虑智能体会提前思考，使用内部模型评估多种可能的行动，并选择最佳计划来实现目标。

这种架构可以类比为国际象棋AI，它会提前规划好几步棋，而不是仅仅对每一步棋做出反应。深思熟虑智能体的工作流程可以概括为：感知（接收环境中的新输入）、建模（更新内部世界模型）、推理（生成可能的计划并模拟/评估其结果）和行动（执行最佳计划或朝着目标迈出下一步）。

例如，在一个路径规划智能体中，“生成选项”可能会创建几条路线路径，“评估选项”则会选择最短的安全路径。这种架构使智能体能够考虑未来的后果，并优化长期目标。

示例代码：深思熟虑智能体的伪代码

以下是一个简化版的深思熟虑智能体的伪代码：

# 初始化状态
initialize_state()

whileTrue:
    # 感知环境
    perceive_environment(state)
    # 生成可能的选项（计划或行动）
    options = generate_options(state)
    # 评估选项（推理：选择最佳计划）
    best_option = evaluate_options(options)
    # 承诺执行计划（更新意图）
    commit_to_plan(best_option, state)
    # 执行下一步行动
    execute_next_action(best_option)
    # 如果目标达成，则退出循环
    if goal_achieved(state):
        break

在这个伪代码中，智能体通过感知环境、生成选项、评估选项和执行行动的循环来实现目标。这种架构特别适合需要长期规划和复杂决策的场景，例如自动驾驶汽车的路径规划或复杂任务的调度。

（三）混合架构：速度与智慧的完美结合

混合智能体架构将反应式和深思熟虑系统结合起来，以在动态环境中实现速度和智能的平衡。反应式层可以即时响应感官输入（例如，避障），而深思熟虑层则使用内部模型进行目标驱动的规划（例如，路径规划）。这两层通常并行工作，以平衡快速响应和长期策略。

混合架构通常按层次结构组织：底层是反应式（本能反应），中间层（可选）负责排序/协调，顶层是深思熟虑（目标推理和规划）。一个协调机制（例如，监督器或优先级规则）会决定哪一层的输出优先。

这种架构确保了安全性和效率，能够适应即时威胁和长期目标。例如，当感知到紧急情况时，智能体会优先执行反应式模块的快速反应；而在非紧急情况下，智能体会更新内部模型，并由深思熟虑规划器根据当前目标制定行动计划。

实践案例：混合架构的实现逻辑

以下是一个混合架构的实现逻辑示例：

percept = sense_environment()

if is_urgent(percept):                      
    action = reactive_module(percept)       # 快速反射
else:
    update(world_model, percept)
    action = deliberative_planner(world_model, current_goal)

execute(action)

在这个逻辑中，智能体首先感知环境，如果感知到的信息是紧急的，则直接调用反应式模块进行快速响应；否则，更新内部模型并调用深思熟虑规划器制定行动计划。这种架构能够在复杂环境中实现高效的任务执行。

（四）神经符号架构：感知与推理的融合

神经符号（或神经符号）架构将神经网络（用于从数据中学习）与符号AI（用于基于规则的推理）结合起来，使智能体既能感知复杂环境，又能对其进行推理。

神经网络擅长模式识别（例如，图像、语音），而符号系统则擅长逻辑推理和可解释性。这种架构的目标是利用神经感知和符号理解，做出智能且可解释的决策。

神经符号架构有两种主要的集成策略：顺序集成和并行集成。在顺序集成中，神经模块先处理原始输入（例如，检测异常），然后符号模块对解释后的输出进行推理；在并行集成中，神经模块和符号模块同时工作，决策模块融合两者的输出。

这种架构使智能体能够将从数据中学习到的见解与明确的规则结合起来，从而指导行动。例如，在一个医疗诊断场景中，神经网络可以分析患者的症状和检查结果，提取关键特征；符号推理系统则可以根据医学知识库中的规则，对这些特征进行推理，得出可能的疾病诊断。最终，决策模块综合两者的输出，为医生提供一个全面的诊断建议。

示例代码：神经符号架构的伪代码

以下是一个神经符号架构的伪代码示例：

percept = get_sensor_data()
nn_insights = neural_module.predict(percept)         # 感知（例如，检测异常）
sym_facts = symbolic_module.update(percept)          # 将数据转换为逻辑事实
sym_conclusions = symbolic_module.infer(sym_facts)   # 应用领域知识
decision = policy_module.decide(nn_insights, sym_conclusions)
execute(decision)

在这个伪代码中，智能体通过神经网络模块和符号推理模块分别处理感知数据和逻辑推理，最终由决策模块综合两者的输出，生成最终的行动决策。

（五）认知架构：模拟人类智能的“全能型”智能体

认知架构是旨在模拟人类智能的综合性框架，通过将感知、记忆、推理和学习整合到一个统一的智能体系统中，使智能体能够像人类一样学习、规划、解决问题和适应环境。

这种架构遵循人类认知的“感知—思考—行动”循环：感知环境、更新工作记忆、使用产生式规则进行推理和决策，并通过执行器影响环境。例如，SOAR架构和ACT-R架构是认知架构的典型代表。

SOAR架构于20世纪80年代开发，用于实现一般智能行为。它具有工作记忆（存储当前情况）和产生式记忆（存储“如果—那么”规则），并采用通用子目标设定机制，在遇到困难时设置子目标。SOAR还具备学习能力，通过“块化”将经验转化为新规则。它在AI飞行员、人形机器人和决策智能体等领域有广泛应用。

ACT-R架构则基于认知心理学，由多个专门模块组成，如视觉模块、运动模块和记忆模块。每个模块都有自己的缓冲区，用于临时工作记忆，生产规则管理缓冲区之间的数据流动。ACT-R结合了符号推理和亚符号机制（如记忆激活）。

这些认知架构不仅用于构建智能智能体，还帮助我们理解人类大脑的工作原理。它们适用于需要随时间学习、处理多样化任务并像人类一样推理的智能体。

实践案例：认知架构的实现逻辑

以下是一个认知架构的实现逻辑示例：

percept = perceive_environment()
update_working_memory(percept)
action = cognitive_reasoner.decide(working_memory)
execute(action)

在这个逻辑中，智能体通过感知环境、更新工作记忆、推理决策和执行行动的循环来实现任务。这种架构特别适合需要长期学习和适应的场景，例如人形机器人或智能教育系统。

三、LangGraph中的智能体设计模式

智能体架构和智能体设计模式密切相关，但它们在AI智能体开发中处于不同的抽象层次。

智能体架构是指定义智能体如何构建和运行的结构框架或蓝图，它涉及智能体的核心组件及其组织方式，可以看作是智能体的“骨架”。架构主要关注系统的构建方式，即低层次的机制以及数据或控制的流动。

而智能体设计模式则是更高层次的、可重复使用的策略或模板，用于解决基于智能体系统的特定问题。它们不太关注智能体内部的具体细节，而是更多地指导行为或交互，使其能够适应不同的上下文环境。可以将它们视为实现特定结果的“配方”。

设计模式侧重于“做什么”和“为什么”，即你希望智能体表现出什么样的行为或能力，以及为什么这种行为或能力在给定场景中是有效的。

LangGraph将这些智能体架构分为三大类：多智能体系统、规划智能体和反思与批判。接下来，我们分别了解一下这些设计模式。

（一）多智能体系统：协同作战的智能体团队

多智能体系统的设计模式主要关注如何让多个智能体协同合作，以完成复杂的任务。这种模式的核心思想是“分而治之”，通过将任务分解为多个子任务，并分配给不同的智能体，从而提高任务的解决效率。

1. 多智能体网络

在多智能体网络架构中，通过一个路由器将任务分配给专门的智能体。每个智能体负责解决特定的子任务，然后将结果反馈给路由器。这种架构类似于一个高效的团队，每个成员都有自己的专长，通过协作完成整个任务。

例如，在一个智能物流系统中，多智能体网络可以用于优化货物的配送路径。路由器根据货物的目的地、运输方式和时间要求等因素，将任务分配给不同的物流智能体。这些智能体分别负责规划运输路线、安排运输车辆和监控货物状态等子任务。通过这种方式，整个物流系统能够高效地完成货物的配送任务。

2. 多智能体监督

多智能体监督架构与多智能体网络架构类似，但区别在于有一个监督智能体来协调不同的智能体，而不是路由器。监督智能体负责分配任务、监控智能体的执行情况，并根据需要进行调整。

这种架构在需要对智能体的行为进行严格控制和管理的场景中非常有效。例如，在一个智能工厂中，监督智能体可以监控生产线上的多个机器人智能体，确保它们按照预定的生产计划和质量标准进行操作。如果某个机器人智能体出现问题，监督智能体可以及时调整任务分配，避免生产中断。

3. 层次化智能体团队

层次化智能体团队架构源于“如果单个智能体不足以解决特定任务”的想法。在这种架构中，监督智能体不再直接协调多个智能体，而是协调由多个智能体组成的团队。

这种架构适用于复杂任务的解决，例如在大型工程项目中，可以将项目分解为多个子项目，每个子项目由一个团队负责。监督智能体负责协调各个团队之间的合作，确保整个项目按照计划进行。这种架构可以提高任务的解决效率和灵活性，同时也能够更好地应对复杂多变的环境。

（二）规划智能体：有条不紊的智能体

规划智能体的设计模式主要关注如何让智能体能够制定计划并执行任务。这种模式的核心思想是让智能体具备前瞻性和规划能力，从而能够更高效地完成任务。

1. 计划与执行

在计划与执行架构中，智能体首先根据给定的任务生成子任务，然后由单任务智能体解决这些子任务。如果任务完成，结果将反馈给规划智能体。规划智能体会根据结果制定不同的计划。如果任务完成，规划智能体将响应用户。

这种架构类似于一个项目经理和工人团队的合作。项目经理根据项目目标制定详细的计划，然后将任务分配给工人。工人根据计划完成各自的任务，并将结果反馈给项目经理。项目经理根据工人的反馈调整计划，确保项目顺利进行。这种架构在需要明确任务分解和计划制定的场景中非常有效，例如在软件开发项目中，规划智能体可以根据项目需求生成任务列表，然后分配给不同的开发人员完成。

2. 无观察推理

在ReWOO架构中，Xu等人引入了一个将多步规划器与变量替换相结合的智能体，以优化工具的使用。这种架构与计划与执行架构非常相似，但与传统模型不同的是，它在每次行动后没有观察步骤。相反，整个计划在一开始就创建好了，并且保持固定，不受后续观察的影响。

这种架构的优点是能够减少不必要的观察步骤，提高任务执行的效率。例如，在一个自动化生产线中，智能体可以根据预先设定的计划执行任务，而不需要在每次行动后都进行观察和调整。这种架构适用于任务环境相对稳定，且不需要频繁调整计划的场景。

3. LLMCompiler

LLMCompiler是一种旨在加速智能体任务执行的架构，它通过在有向无环图（DAG）中急切地执行任务来实现。它还通过减少对LLM的调用次数，节省了冗余的令牌使用成本。它的计算图包括三个主要组件：规划器、任务获取单元和连接器。

规划器负责流式传输任务的DAG；任务获取单元负责调度和执行可执行的任务；连接器则负责响应用户或触发第二个计划。这种架构能够有效地提高任务执行的效率，同时降低计算成本。例如，在一个大规模的数据处理任务中，LLMCompiler可以通过合理安排任务的执行顺序，充分利用计算资源，从而提高任务的处理速度。

（三）反思与批判：不断学习与改进的智能体

反思与批判的设计模式主要关注如何让智能体能够对自己的行为进行反思和批判，从而不断学习和改进。这种模式的核心思想是让智能体具备自我评估和自我优化的能力，从而能够更好地适应环境和任务的变化。

1. 基础反思

反思智能体通过提示LLM反思其过去的行动，使其能够随着时间的推移学习和改进。这种架构包括两个智能体：生成器和批判器。最简单的例子可以是一个作家和一个批判者。作家根据用户请求撰写文本，批判者则对文本进行审查，然后将他们的反思反馈给作家。这个循环会一直持续，直到达到预定的迭代次数。

这种架构的优点是能够让智能体不断学习和改进自己的行为。例如，在一个智能写作系统中，生成器可以根据用户的需求生成文本，批判器则对文本的质量进行评估，并提出改进建议。通过这种方式，智能体能够不断提高文本的质量，满足用户的需求。

2. 反思

反思架构由Shinn等人设计，旨在通过语言反馈和自我反思进行学习。智能体会明确地批判其对任务的响应，以生成更高质量的最终响应，但这可能会以牺牲执行时间为代价。反思智能体还包括工具执行，与反思架构形成对比。

这种架构的优点是能够让智能体在执行任务的过程中不断反思和改进自己的行为。例如，在一个智能问答系统中，反思智能体可以根据用户的反馈对自己的回答进行评估，并根据评估结果调整回答策略。通过这种方式，智能体能够不断提高回答的质量，更好地满足用户的需求。

3. 思想树

思想树（ToT）是由Yao等人提出的一种通用的LLM智能体搜索算法，它结合了反思/评估和简单的搜索（在这种情况下是广度优先搜索，但也可以应用深度优先搜索或其他算法）。

这种架构包括三个主要步骤：扩展、评分和剪枝。首先，生成一个或多个问题的候选解决方案；然后，测量响应的质量；最后，保留前K个最佳候选方案。如果没有找到解决方案（或者解决方案的质量不足），则返回到“扩展”步骤。这种架构能够有效地搜索问题的解决方案，并通过反思和评估提高解决方案的质量。

4. 语言智能体树搜索

语言智能体树搜索（LATS）是由Zhou等人提出的一种通用的LLM智能体搜索算法，它结合了反思/评估和搜索（特别是蒙特卡洛树搜索），以实现比类似技术（如ReACT、反思或思想树）更好的整体任务性能。

这种架构包括四个主要步骤：选择、扩展和模拟、反思+评估以及回溯。首先，根据步骤（2）的聚合奖励选择最佳的下一步行动。如果找到解决方案或达到最大搜索深度，则响应；否则，继续搜索。然后，选择“最佳”的5个潜在行动并并行执行。接下来，观察这些行动的结果，并根据反思（和可能的外部反馈）对决策进行评分。最后，根据结果更新根轨迹的分数。这种架构能够有效地搜索问题的解决方案，并通过反思和评估提高解决方案的质量。

5. 自我发现智能体

自我发现智能体是一种帮助大型语言模型（LLM）找到解决复杂问题的最佳方法的架构。它首先为每个问题找到一个独特的计划，通过选择和改变基本推理步骤来实现。然后，它使用这个计划逐步解决问题。通过这种方式，LLM可以使用不同的推理工具，并根据问题进行调整，从而比仅使用一种方法更有效地解决问题。

这种架构的优点是能够为每个任务自动生成独特的推理策略。例如，在一个复杂的数学问题求解场景中，自我发现智能体可以根据问题的特点选择合适的推理步骤和方法，从而更高效地解决问题。这种架构适用于需要解决多样化和复杂问题的场景。

四、总结：智能体架构的未来展望

在本文中，我们深入探讨了智能体架构的演变，从传统的反应式和深思熟虑架构到更先进的混合架构、神经符号架构和认知架构。我们还探讨了这些基础概念如何与现代实现相结合，例如LangGraph中的强大智能体设计模式，包括规划、协作、反思和批判。随着我们继续构建越来越智能和自主的系统，理解和应用这些架构原则将是解锁可扩展、模块化和目标驱动的AI解决方案的关键。

未来的AI将不仅仅局限于孤立的智能，而是通过协调、反思和有目的的智能体团队合作来解决复杂任务。这些智能体将具备更强的学习能力、适应能力和协作能力，能够更好地应对复杂多变的环境和任务需求。通过不断探索和创新智能体架构，我们将能够打造出更加智能、高效和可靠的AI系统，为人类社会的发展带来更大的价值。

让我们一起期待智能体架构在未来的发展，见证AI技术的无限可能！

本文转载自公众号Halo咯咯    作者：基咯咯

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/gECNqazBuadfAJY_j-qvqw​​