Agent的四种设计模式，从零实现Agent框架

让大模型返回json格式，方便直接处理数据。

LLM支持json格式：

def chat(self, user\_prompt, json\_mode=False):  
    kwargs = {}  
    if json\_mode:  
        kwargs\["response\_format"\] \= {"type": "json\_object"}  
    completion = self.client.chat.completions.create(  
        model\=self.model,  
        messages\=\[  
            {"role": "system",  
             "content": self.system\_prompt},  
            {"role": "user", "content": user\_prompt}  
        \],  
        temperature\=0.3,  
        \*\*kwargs  
    )  
    return completion.choices\[0\].message.content

但在使用时，需要指定json字典的key，否则这个key就是随机的。

import json  
  
from core.llm import LLM  
  
resp = LLM().chat('你是谁？格式为{“name”:"xxxx","介绍":"xxxx"}')  
print(resp)  
json\_resp = json.loads(resp)  
print(json\_resp)  
  
resp = LLM().chat('你是谁？格式为{“name”:"xxxx","介绍":"xxxx"}', json\_mode\=True)  
print(resp)  
json\_resp = json.loads(resp)  
print(json\_resp\['name'\])  

指令遵循还不错的：

大模型agent的框架是否需要，这个问题比较纠结。

现在流行的langchain以及更高级的crewai，对大模型做了很多抽象和封装。除了一些tool有用——但这些tool可以拆分出来。

但agent之前的关联，其实本质上还是线性的，就是指望大模型去分拆步骤，然后自主完成任务，目前看还有难度。

Agentic设计模式常见的有4种：

• 基于reflection的，纯粹的对结果反思，无外部交互。这是一个非常基础的模式，尽管很简单，但却可以为结果带来挺大的提升。

• 与工具交互，并对交互结果进行推理。LLM中存储的信息通常不足以准确、有见地地回答问题。这个模式不具备迭代调用。

• 有规划模块，能完成任务拆解，任务规划，反思迭代。通过将任务分解为更小、更容易完成的子目标，而不会迷失最终目标。

• 多Agent系统，像 crewAI 或 AutoGen 这样的框架，它们允许创建Multi-Agent的应用。任务可以划分为由不同角色执行的小任务。

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