随着人工智能技术的飞速发展，越来越期待智能系统能够理解需求和偏好，并主动帮助完成任务和决策。这一愿景正在迅速成为现实，背后的推动力是人工智能代理向更智能、更灵活、更主动的系统的演变。但是，是什么使得这些代理，特别是大型语言模型（LLMs），能够无缝适应并响应需求呢？答案在于代理设计模式——这些底层框架使得LLMs能够自主确定完成任务的最佳行动序列。在本文中，将探讨这些模式如何将LLMs转变为强大的自主代理，能够推动人机交互的未来。让深入了解这一切是如何运作的。
代理AI设计模式使得人工智能代理能够自主决策，提高了LLMs的灵活性和任务执行能力。通用人工智能（GenAI）代理使用机器学习来解释数据并执行任务，如客户服务、编码和内容创作。工具使用允许LLMs与外部资源交互，增强了它们的功能并使它们能够解决更复杂的问题。多代理协作将任务分配给不同的代理，优化了复杂的工作流程，如供应链管理和自主系统。自主编码代理通过生成和优化代码来简化软件开发，这在金融科技和自动驾驶汽车等行业至关重要。
代理AI设计模式是一套指导自主AI代理开发和执行的结构化方法。这些模式确保了AI系统的健壮性、可扩展性和效率。因此，AI开发者可以将它们视为提高语言模型能力的指南，影响其果断的愿景行为。最终，这归结为AI代理的角色以及这些代理如何帮助开发者创建不仅聪明而且可靠和用户友好的应用。
通用人工智能代理利用先进的算法和机器学习模型来解释数据和执行任务。它们被应用于各种现实生活场景，如客户服务、聊天机器人、自动编码系统和内容创作工具。
LLMs 自其诞生以来已经走过了很长的路。它们的能力开辟了新的前景，从客户服务机器人到复杂的数据分析工具。将代理设计模式整合到LLMs中是这一发展的新里程碑。代理框架与LLMs整合的未来前景光明，随着更先进的反思代理、增强的多代理协作、规划和改进的工具使用的演变，这些预期的代理工作流程的改进将加强LLMs的能力，使这些工作流程成为可能。
工具使用允许LLMs在对话生成期间与外部工具交互。这种模式很有用，因为它允许代理扩展其功能。工具可以是开发者编写的函数、外部服务的API，或LLM可以与之交互的任何资源。
多代理协作模式是多个自主代理共同努力实现共同目标的组合。它们合作的主要目标是将复杂任务分解为由不同代理执行的子任务。这种模式之所以重要，是因为它通过劳动分工增强了问题解决能力。
自主编码代理，有时也称为AI编码助手，是设计用来自动优化代码的Gen AI代理。在这一过程中，代理被设计为根据给定的任务生成、修改或改进代码。这些代理遵循不同的模式来优化其效果。