智能体(Agent)是基于大型语言模型(LLM)的执行单元,通过规划、记忆、工具与行动协同工作。智能体工作流(Agentic Workflow)则是利用多个这样的智能体协作,以自动化和优化业务流程,将复杂任务分解为可管理的子任务,并通过迭代达成目标。
电影《钢铁侠》中的智能助手J.A.R.V.I.S.(Just A Rather Very Intelligent System,即“只是一个相当聪明的系统”)为我们描绘了** **一个未来AI Agent的雏形。
J.A.R.V.I.S.,作为托尼·斯塔克(钢铁侠)的得力助手,** **不仅拥有强大的数据处理能力,还能精准理解并执行主人的指令,甚至能在关键时刻提供关键建议。
一、Agent
什么是LLM Agent(智能体)?大模型Agent是一种构建于大型语言模型(LLM)之上的智能体,它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。
Agent是能够模拟独立思考过程,灵活调用各类工具,逐步达成预设目标。在技术架构上,Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构,旨在通过感知、思考与行动的紧密结合,完成复杂任务。
大模型Agent由规划、记忆、工具与行动四大关键部分组成,分别负责任务拆解与策略评估、信息存储与回忆、环境感知与决策辅助、以及将思维转化为实际行动。
1、规划(Planning)
规划是Agent的思维模型,负责拆解复杂任务为可执行的子任务,并评估执行策略。通过大模型提示工程(如ReAct、CoT推理模式)实现,使Agent能够精准拆解任务,分步解决。
2、记忆(Memory)
记忆即信息存储与回忆,包括短期记忆和长期记忆。短期记忆用于存储会话上下文,支持多轮对话;长期记忆则存储用户特征、业务数据等,通常通过向量数据库等技术实现快速存取。
3、工具(Tools)
工具是Agent感知环境、执行决策的辅助手段,如API调用、插件扩展等。通过接入外部工具(如API、插件)扩展Agent的能力,如ChatPDF解析文档、Midjourney文生图等。
4、四、行动(Action)
行动是Agent将规划与记忆转化为具体输出的过程,包括与外部环境的互动或工具调用。Agent根据规划与记忆执行具体行动,如智能客服回复、查询天气预报、AI机器人抓起物体等。
二、Agentic Workflow
什么是Agentic Workflow(智能体工作流)?Agentic Workflow是一种新兴的工作流程管理方法,它结合了人工智能(AI)智能体(Agent)来自动化和优化业务流程。
Agentic Workflow以大型语言模型(LLM)为技术基础,通过多个AI Agent的协作,将复杂任务分解为可管理的子任务,并通过迭代优化完成目标的系统。
AI Agent作为核心执行单元,每个Agent都具备特定的功能,如数据分析、决策生成等。通过LLM(大语言模型),Agent实现了“大脑”级别的规划能力。在执行任务时,运用提示工程中的思维链(Chain-of-Thought)和自我反思等技术,来指导Agent分解任务、动态调整策略。同时,构建多Agent协同框架,集成RAG(检索增强生成)等技术,提升Agent处理能力。
链式、并行化、路由工作流是 Workflow 实现标准化的三种典型模式,而 Agent 通过动态决策能力扩展了 Workflow 的应用边界,二者共同构成智能体工作流。
1、链式工作流模式(Chain Workflow)
将多个步骤按线性序列组织,一个步骤的输出作为下一个步骤的输入,形成一个连续的处理链。通过明确的步骤顺序,简化了复杂任务的处理流程。
每个步骤都依赖于上一步的输出,确保了数据的准确性和一致性。
适用场景:任务具有明确顺序,且每个步骤都依赖于前一步的输出,如新闻推荐系统中的内容筛选和排序。
2、并行化工作流模式(Parallelization Workflow)
通过同时执行多个任务或处理多个数据集,提高数据密集型操作的效率。通过并行处理多个任务,显著缩短了整体处理时间。这样能够合理分配计算资源,提高系统的吞吐量。同时易于扩展以处理更大规模的数据和任务。
适用场景:任务可以独立执行且没有相互依赖,需要快速处理大量数据或多个请求,如大数据分析、实时监控和复杂决策支持系统。
3、路由工作流模式(Routing Workflow)
根据输入条件动态指导执行路径,使系统能够在没有预定义序列的情况下适应不同情况。能够根据不同的输入条件选择不同的处理路径,将任务路由到最适合处理的节点,提高了资源利用率。
适用场景:任务处理依赖于输入特征,且不同特征需要不同的处理流程,如金融服务平台根据用户感兴趣的主题将请求路由到不同的API端点。
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