智能,模式

LangChain 单智能体与多智能体编排模式总结 LangChain的智能体系统是一个强大的框架,允许语言模型(LLMs)通过工具与外部环境交互,从而完成复杂任务。 阅读详情

智能,模式

作为有智能的生物,我们会自然而然的观察周围的环境,从总多的表象中抽取它们共有的特性。当我们接触一个新领域时,刚开始会觉得那些知识很凌乱,知道的只是知识的描述。慢慢的,觉得那些描述是相互有联系的,都可以从同一原则,并利用相同的推算方法得出。这个时候,我们就自然记住那基本原则和推算方法,而很大程度上忽略了知识的描述,当需要的时候很容易还原出描述本身来。跟着,很多不同原则和推算方式,又都有更深层的原则和推算方法。这样掌握了根本,可抽取的信息量其实是一样的,但记忆量却大大的减少了。这种现象,可以算是知识的压缩,解压过程。我一直觉得,真正掌握了的东西是只需要很少记忆的,并且之后就成了一种技能,永远都会了。

比如 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610
现在要你看10秒钟,再将这15个数字写出来。

第一类人,没有把握出规律,就死记,跟着再默写,通常死记是记不住的,就算记住也很快忘记。第二类人,就是观察规律,很容就知道这是斐波那契数列,之后需要记的只是,基本为1 1,后一数是前两数的和,当数到15个数字时停止。从第一类人的角度来说,某些事情根本就是不可能的,他们看到第二类人真的可以做到,就觉得很不可思议,如同原始人看到个打火机。

很多不同的东西可以以相同的方式得到,这种方式,我们可以叫作模式,或者规律。智能喜好模式,而讨厌随机。看起来很乱的现象,只要发现当中的模式,就变得整齐,可把握了。我们的先人,发现众多的现象,但并不会就将现象一个个教给后人,而是将其整理,抽出其模式,总多模式又抽出其共有模式,可以说是经过层层压缩的,从中我们可以在十几年时间,学会几千年的积累。但很多人不知感激,说前人怎么怎么笨。当原始人看到打火机很惊讶时,我们又怎能嘲笑他们,他们并不笨,只是少了几千几万年的积累。当学习某个算法,用着C语言编程,使用着微积分,不知大家有没有一种奇异的感觉,一种薪火相传的感觉。生生不息, 前人期望寄托于我们,我们再传下去。

一个很奇怪的现象,个体的一生往往重复经历种族的进化过程。人在胎儿前期还是条鱼的形状,出生还没有自我意识,在地上爬,跟着站起来,发出第一个声音,再用十几年再次学习人类几千年的知识,跟着再生下后代,再次延续下去。

智能喜欢模式,大概是只要有模式,有规律,就可以压缩,这样才可以更好的传递下去。随机性的东西,难以压缩,很难传递下去。没有理由第一个掌握的人要花上十年,之后每个后人要掌握都要花十年,这样容易被丢弃。

前人反复归纳,将前提不断简化,将演算方式不断简化,大概想将东西更好的传承下去。越是简单的东西越是长久,越是复杂越是短暂,复杂的东西往往都是简单的东西根据某种模式重复而来的。从一个简单的基础出发,经过某种演算方式,从输入得到输出,再以输出当输入,再演算,得到另一输出,再输入,这样做下去,往往会得到看起来很复杂的东西。另外如果输出可以被看成演算规则,之后再运用,就更复杂了。

反过来想,一个看起来比较复杂的问题,不断整理,归纳,往往会还原成一个简单基础,一个简单演算过程的重复。把握了最基础的,以及这个演算过程,你就可以还原出全部。

你需要了解的 AI 智能体设计模式 这四种设计模式——反思模式、工具使用模式、规划模式和多智能体协作模式——是构建 AI 智能体的基础,它们不仅能让智能体变得聪明,还能使其具备适应性、高效性,并有能力应对现实世界的复杂问题。 阅读详情

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