释放元代理：可扩展 Ai 代理开发的 5 项关键策略

Rifx.Online
Large Language Models , AI Applications , Generative AI
23 Feb, 2025

抽象概念，表示参与递归自我创造的AI代理

受Escher启发的概念，由GPT 4o生成

但让我们退一步。什么是AI代理？

一个AI代理是一个智能程序，能够自主地与其环境进行交互，将高层次目标分解为可操作的步骤，并执行决策。随着时间的推移，代理可以通过强化学习等技术或通过整合**大型语言模型（LLMs）**进行推理和知识扩展来完善其决策过程。尽管AI代理已经存在了几十年，但今天基于LLM的AI代理在结合领域专业知识、通过工具采取行动的能力以及通过通用语言理解进行学习的能力方面是独特的。

AI代理 — 关键组件。图标由Freepik设计。

AI代理解剖的简化视图

但往往单个代理不足以解决现实世界的问题。引入多代理系统。

当多个代理合作时，它们形成一个多代理系统（也称为代理系统）。这些代理通过共享计划、协议或协调机制相互作用——就像一组专家共同处理一个复杂的项目。

专业代理：为特定领域任务设计（例如，市场分析、数据处理、客户服务）。
通用代理：更灵活的“规划者”或“监督者”，可以分解高层目标并将任务委派给专业代理。

通过结合专业代理和通用代理，多代理系统可以以更高的效率和适应性处理复杂的工作流程。

一个多代理系统的简化示例。图标由Freepik设计。

多代理系统的核心组件

在理想的多代理系统中，我们可以将组件分为三个大类：

开发与管理环境（图像左侧的部分）：作为开发新代理的平台，通过配置底层组件来实现。它还成为现有代理组件的存储库。
实验与调优框架：用于评估、实验和优化提示、代理配置和底层大型语言模型（LLMs）。
执行环境：通过API部署和暴露代理，以供其他代理或人类使用。该环境还跟踪成本、施加控制并监控性能，以形成与开发环境的反馈循环。理想情况下，它像一个“市场”，用户可以在这里发现和与代理及多代理系统互动。

这三个组件之间的无缝导航对于高效开发至关重要。

以下是开发环境的一些关键组件：

代理与协调： 定义不同的角色和交互模式，以协调代理之间的任务。协调确保每个代理知道_需要_做什么以及_何时_去做。
提示模板： 存储可重用的提示——在使用大型语言模型（LLMs）时尤其相关——以一致地指导代理的行为。这些可以针对“数据验证者”、“规划者”或“客户支持”等角色进行定制。
工具与实用程序： 提供代理可以调用的API、库或外部服务，用于特定领域的操作（例如，访问数据库或调用外部API）。
数据管道： 处理数据流：摄取、存储和检索。确保代理能够无缝访问和更新信息对于构建一个强大的系统至关重要。

但开发多代理系统是一项复杂的任务

构建先进的基于代理的工作流程需要跨多个学科的协作。一个典型的团队包括：

顾问，分析业务需求，创建需求并管理用户反馈
生成AI专家，设计代理配置
开发人员，创建专业工具和API
集成专家，确保顺利部署和有效的人机代理协作

此外，开发涉及一个持续的循环 定制 → 测量 → 精炼，这既耗时又需要不断迭代。

随着我们开始超越POC和单代理解决方案，向可扩展的多代理系统发展以增强流程，这种复杂性必然会增加。

随着多代理系统的复杂性增加，我们需要一种可扩展的方法来开发和演化代理本身。我们需要元代理：通过分析目标、资源和所需技能来创建和完善其他代理的代理。通过不断从环境中获得反馈，元代理保持每个子代理与不断演变的需求保持一致。

元代理的示意图

理论上，元代理可以：

需求获取： 从环境中收集用户需求或新任务。
代理识别： 结合内部和外部知识，创建过程的视图，并将过程映射到代理。
代理创建与协调： 按需生成新的代理，针对专业任务或上下文进行定制。协调所有代理之间的互动。

这有效地增强了设计和部署额外代理的个体技能，加速了开发周期，并减少了通常与构建大型多代理解决方案相关的手动开销。

一个元代理系统

代理系统。图标由Freepik设计。

一个元代理系统，每个代理具有不同的技能，可以协作以获取需求、创建或配置代理，并管理持续改进。以下是一些非详尽的元代理角色：

需求分析师： 解释业务或用户需求，将其分解为可操作的代理任务。
代理设计师： 使用LangChain或LlamaIndex等框架实例化专业代理或通用代理，利用现有组件或新组件。
提示优化器： 提炼代理角色、提示或技能，以提高准确性和一致性。
工具开发与集成： 配置或定制现有工具，或帮助创建代理所需的新工具。
多代理交互配置器： 配置代理交换数据的协议以及代理协调的整体工作流程/编排模式。
评估： 评估代理，收集人类反馈，并与其他元代理协调以持续改进性能。

尽管元代理的概念看起来非常未来主义，但很多进展是在孤立中进行的，当这些进展结合在一起时，可以在这一领域产生显著的成果：

低接触框架抽象： 许多开发抽象围绕代理开发和工具的抽象进行，使得代理构建完全依赖于简单的配置。例如，LlamaIndex最近推出了“AgentWorkflows”，本质上将创建多代理流程中的许多复杂性抽象为仅需编写一些简单参数。这种抽象使得大型语言模型（LLMs）能够轻松访问和更新配置。
代码加速器： 像Cursor这样的代码加速器已经足够好，可以从头创建LangGraph模板。随着代理开发环境和这些加速器的成熟，配置代理、定制和开发工具将逐渐变得容易。
提示优化框架： 提示优化并不新鲜，但它在不断发展。一些解决方案，如Promptim或Microsoft Prompt Wizard，遵循一种迭代优化过程，通过迭代精炼和评估从起始提示和元提示中获得的提示。他们通常从训练示例开始——通常补充合成数据——但更新的“LLM作为评判者”方法旨在减少甚至完全消除这种依赖。
RAG代理： 检索增强生成可以将用户需求映射到相关的代理配置，有效地充当核心“需求分析师”。从UiPath的提示到工作流，再到AI驱动的咨询和软件需求工具，基于RAG的系统简化了智能工作流的创建和编排。

实施多代理系统和元代理与今天的大型语言模型（LLMs）引入了独特的挑战：

碎片化推理： 尽管大型语言模型（LLMs）展示了令人印象深刻的语言能力，但它们通常像“自动完成”一样处理信息——基于历史模式预测下一个最佳令牌，而不是“理解”更广泛的上下文。这可能导致新上下文的错误。它们也容易被误导，导致幻觉，模型自信地编造事实或来源，仅仅因为提示将其引导到了那个方向。
透明度： 在如此复杂、相互关联的系统中，底层发生了什么并不清楚。单一的配置错误可能导致重大不准确性，因此人类监督对于确保代理创建和编排保持在正确轨道上至关重要。
代码准确性和合规性： 尽管代码生成工具有所改善，但仍然不是没有错误的。确保系统遵循框架和合规标准可能具有挑战性，全面测试准确性至关重要——特别是在构建与ERP等系统接口以执行操作的工具时。

尽管存在这些缺点，AI研究正在推动基于推理模型的边界。像o1和DeepSeek这样的项目旨在通过将推理构建在响应生成的核心，尝试绕过固有问题，实现更一致的决策。

在当今不断发展的AI环境中，元代理是通过代理增强复杂业务工作流程的一个可能的逻辑下一步。通过抽象化专业代理的创建和协调，元代理减少了构建大规模多代理系统的摩擦。然而，达到完全自主的元代理系统可能还需要一段时间，尽管上述讨论的许多概念可以用于加速开发。

在撰写此文时，我借鉴了Erik Broda的Agentic Mesh: The Future of Generative AI-Enabled Autonomous Agent Ecosystems | by Eric Broda | Towards Data Science中的一些概念和结构元素。他的简化方法非常出色。如果您想进一步阅读，我强烈推荐查看他的文章。