构建可扩展的智能体系统：工程化方法与实践(一)

01.背景

在当今快速发展的软件开发领域，人工智能（AI）扮演着越来越重要的角色。尽管AI底层科学有所进展，但仍未有颠覆性突破。当前的大语言模型，如GPT-3.5和LLaMA，主要通过规模扩展和工程优化提升性能，包括提示工程、指令微调和人类反馈强化学习（RLHF）等技术。

提升大模型应用能力和效率可通过模型本身的进化和工程方法的优化两种途径实现，但它们在实现成本和长期可扩展性上存在差异。基础模型的调优和训练需要大量算力和专业人员投入。同时，这些模型在实际应用中仍面临幻觉、不可靠和不可扩展等问题，制约了其广泛应用。比如难以完全避免的幻觉问题就凸显了当前AI技术的固有局限性。因此，智能体（Agent）系统作为AI的一个重要分支，在AI软件开发体系中展现出巨大的潜力，有望解决或缓解这些问题。

本文将探讨如何构建一个可扩展的智能体系统，并以代码审查（Code Review）任务为例，展示从概念到实践的全过程。我们将分享工程化方法与最佳实践，但不涉及模型微调（fine-tuning）技术。

在此之前我们先了解一些常听到的名词：

1.  大语言模型：是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解、生成和翻译人类语言。它们通过大量文本数据训练，可以执行各种语言任务，常常听到的GPT-4，clude，llama等都属于大语言模型。

2.  智能体：是一种能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的AI系统。智能体可以更灵活地处理复杂任务，并且通常具有一定的自主性。

3.  大模型幻觉：指大语言模型生成的看似真实但实际上不准确或虚构的信息。这种现象对于基座模型而言本身是难以完全避免的，因为模型是基于概率生成响应，而非检索确定的事实。

02. 智能体（Agent）系统现状  

为什么agent系统能解决（缓解）这些问题呢？

智能体系统通过整合大语言模型的能力，并增加额外的控制和决策机制，有望提高 AI 应用的可靠性、稳定性和可扩展性。它具有以下几个特点：

1.  模块化和可控性：智能体系统允许将复杂任务分解为更小、更易管理的模块，每个模块都可以单独优化和控制，从而提高整体系统的可靠性和可维护性。

2.  自主决策能力：智能体可以根据预定义的目标和规则自主做出决策，这有助于矫正和减少不正确的结果（过滤、拦截等）。

3.  可编程约束：开发者可以为智能体设定明确的行为约束和验证规则，这有助于确保输出结果符合预期标准，提高可靠性。

4.  自适应学习：许多智能体系统具有学习和适应能力，可以从经验中改进其表现，这有助于提高系统在不同环境和任务中的稳定性和可靠性。

目前主流的开发方式和框架有：

• 基于大语言模型的链式调用：代表框架：LangChain

• 特点：提供模块化组件，用于构建复杂的语言模型应用流程。

• 自主任务规划与执行：代表框架：AutoGPT

• 特点：能够根据高级目标自主规划和执行任务步骤。

• 多智能体协作系统：代表框架：MetaGPT

• 特点：模拟软件开发团队，多个专门化智能体协同完成复杂任务。

• 函数调用增强：代表方法：OpenAI's GPT Function Calling

• 特点：允许语言模型调用预定义的函数，扩展模型能力。

• 与传统编程语言集成：代表框架：Semantic Kernel（微软）

• 特点：将大型语言模型无缝集成到传统编程环境中。

尽管智能体系统在解决一些基础问题上取得了进展，但在实际应用中，我们仍面临着一些根本性的挑战：

1.  可靠性与幻觉问题：虽然多重验证机制能够减少错误，但在面对开放域问题时，完全消除"幻觉"仍然困难。如何在保持智能体创造力的同时确保输出的可靠性，是一个需要权衡的问题。

2.  上下文理解与一致性：智能体在长对话或复杂任务中可能会"遗忘"之前的上下文，导致前后矛盾。如何增强智能体的长期记忆和上下文理解能力，是提高一致性的关键。

3.  可扩展性与性能平衡：随着任务复杂度增加，系统的响应时间和资源消耗也会相应增加。如何在扩展功能的同时保持高效性，是实际部署中的重要考量。

4.  人机协作的界限：虽然智能体可以自主决策，但在关键决策点上如何恰当地引入人类判断，以及如何设计直观的交互界面，仍然是一个开放性问题。

这些挑战不仅是技术问题，更涉及到系统设计、人机交互、伦理等多个层面。它们之间又相互关联，例如，提高可靠性可能会牺牲一定的效率，增强上下文理解可能会带来更高的资源消耗。

为了更好地理解这些挑战及其解决方案，我们将通过一个实际的code-review agent开发案例，展示如何在项目中应对这些问题。通过这个案例，我们将看到不同阶段面临的具体困难，以及如何逐步优化和改进智能体系统。

03. Code Review Agent 开发实践