PocketFlow项目中的Agent设计模式解析-优快云博客

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PocketFlow项目中的Agent设计模式解析

PocketFlow Minimalist LLM Framework in 100 Lines. Enable LLMs to Program Themselves. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/poc/PocketFlow

什么是Agent设计模式

在PocketFlow项目中，Agent是一种强大的设计模式，它允许节点根据上下文动态地采取行动。这种模式特别适合需要智能决策和流程控制的场景，能够显著提升系统的灵活性和智能化程度。

Agent的核心架构

Agent模式的核心架构可以用以下三个关键组件来描述：

上下文提供节点：负责收集和提供当前任务的相关上下文信息
动作执行节点：执行具体的操作，如搜索、计算、查询等
决策节点：分析上下文，决定下一步要执行的动作

这种架构形成了一个闭环系统，能够根据执行结果动态调整后续动作。

实现Agent模式的最佳实践

1. 上下文管理策略

有效的上下文管理是Agent性能的关键：

相关性优先：只提供与当前决策最相关的上下文，避免信息过载
分块处理：将大量内容分成可管理的块（如500行或1页）
摘要先行：先提供高层摘要，再允许深入细节

2. 动作空间设计

良好的动作设计应遵循以下原则：

无歧义性：每个动作应有明确的定义和边界
参数化设计：支持参数传递，增强灵活性
可编程性：允许通过类似SQL的查询语言进行复杂操作
回退机制：支持撤销上一步操作，而不是完全重启

实战示例：搜索Agent实现

让我们通过一个具体的搜索Agent实现来理解这一模式：

class DecideAction(Node):
    def prep(self, shared):
        context = shared.get("context", "No previous search")
        query = shared["query"]
        return query, context
        
    def exec(self, inputs):
        query, context = inputs
        prompt = f"""
Given input: {query}
Previous search results: {context}
Should I: 1) Search web for more info 2) Answer with current knowledge
Output in yaml:
```yaml
action: search/answer
reason: why this action
search_term: search phrase if action is search
```"""
        resp = call_llm(prompt)
        yaml_str = resp.split("```yaml")[1].split("```")[0].strip()
        result = yaml.safe_load(yaml_str)
        
        assert isinstance(result, dict)
        assert "action" in result
        assert "reason" in result
        assert result["action"] in ["search", "answer"]
        if result["action"] == "search":
            assert "search_term" in result
        
        return result

    def post(self, shared, prep_res, exec_res):
        if exec_res["action"] == "search":
            shared["search_term"] = exec_res["search_term"]
        return exec_res["action"]

这个搜索Agent的工作流程如下：