Agent 工程架构图

#agi/agent #2024/08/25 #ai

目录

• 1. Agent 的工程架构图（基础）
  • 1.1. 解释 ①：RPA
    • 1.1.1. 关键技术
  • 1.2. 解释 ② ： RAG
    • 1.2.1. 定义
    • 1.2.2. 工作原理（三个阶段）
    • 1.2.3. 应用场景
    • 1.2.4. RAG的优势
    • 1.2.5. 实现RAG的技术要求
    • 1.2.6. 挑战和未来趋势
  • 1.3. 解释 ③：Agent 套娃
    • 1.3.1. 定义
    • 1.3.2. Agent套娃的原理
    • 1.3.3. 应用场景
    • 1.3.4. 技术实现
    • 1.3.5. 优势
    • 1.3.6. 技术挑战
• 2. Agent 与其他模块的关系图
  • 2.1. 更多 bot（agent）协同关系图
• 3. Agent 的迭代范式
• 4. 参考

1. Agent 的工程架构图（基础）

1.1. 解释 ①：RPA

1.1.1. 关键技术

1.2. 解释 ② ： RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种先进的自然语言处理技术，它结合了信息检索和文本生成的优势。

1.2.1. 定义

RAG是一种混合方法，它将大型语言模型（LLM）的生成能力与外部知识库的检索功能相结合。这种方法允许AI系统在生成响应时，不仅依赖于其预训练的知识，还能利用最新的、特定领域的信息。

通过在生成文本时利用外部知识库或文档来增强生成模型的性能

1.2.2. 工作原理（三个阶段）

• 检索阶段：系统从外部知识库中检索与用户查询相关的信息。
• 增强阶段：将检索到的信息与原始查询结合。
• 生成阶段：利用增强后的信息，生成最终的响应。

1.2.3. 应用场景

• 聊天机器人和客户服务：提供更准确、最新的信息。
• 内容创作：辅助写作，提供相关背景信息。
• 知识管理系统：整合和利用企业内部知识。
• 教育和培训：个性化学习体验。
• 医疗保健：提供最新的医学信息和诊断支持。

1.2.4. RAG的优势

• 提高准确性：通过访问外部知识库，减少“幻觉“（生成虚假信息）的可能性。
• 实时更新：能够利用最新信息，不受模型训练时间的限制。
• 可解释性：可以追踪生成内容的来源，增加透明度。
• 定制化：可以根据特定领域或组织的需求定制知识库。
• 降低成本：相比完全重新训练大型模型，RAG提供了一种更经济的方式来扩展AI系统的知识

1.2.5. 实现RAG的技术要求

• 向量数据库：用于高效存储和检索信息。
• 嵌入模型：将文本转换为向量表示。
• 大型语言模型：用于生成最终响应。
• 检索算法：如语义搜索，用于找到最相关的信息
• 信息检索的效率：需要快速检索大量文档以保持系统的实时性。
• 信息质量和可靠性：确保检索到的信息是准确和可信的。

1.2.6. 挑战和未来趋势

• 信息质量控制：确保检索的信息准确可靠。
• 实时性能优化：在大规模应用中保持快速响应。
• 多模态RAG：整合文本、图像、音频等多种类型的信息。
• 与其他AI技术的融合：如强化学习、因果推理等。

RAG技术通过结合检索和生成，提供了一种强大的方法来提升自然语言处理任务的性能，尤其是在需要动态知识更新的应用中

1.3. 解释 ③：Agent 套娃

1.3.1. 定义

“套娃“这个比喻可能指的是多层嵌套或递归的Agent结构。在这种结构中，一个Agent可能包含或调用其他Agent，形成一个层级结构，类似于俄罗斯套娃玩具

在应用在AI中，套娃这个概念可以用来描述一种系统架构，其中一个智能代理（Agent） 包含或管理其他子代理（Sub-agents），形成一个嵌套的、层级化的结构。

举个例子

在一个智能家居系统中，“管理家庭能源“这个目标可以分解成多个子任务：

• 监控能源使用情况: 由一个专门的Agent负责收集和分析家庭用电数据。
• 自动调节电器： 根据用电情况和用户习惯，自动开关空调、调节灯光亮度等。
• 与用户交互： 通过语音助手或手机App，让用户了解家庭能源使用情况，并提供节能建议。

每个子任务都可以由一个独立的Agent来完成，它们相互配合，共同实现“管理家庭能源“这个总目标。

1.3.2. Agent套娃的原理

• 层级结构：一个高级Agent可能管理和协调多个子Agent。
• 任务分解：复杂任务被分解成更小的子任务，由不同的专门Agent处理。
• 信息传递：Agent之间通过消息传递进行通信和协作

1.3.3. 应用场景

• 复杂问题解决：通过多个专门Agent的协作来解决复杂问题。
• 知识整合：不同领域的Agent可以结合各自的专业知识。
• 灵活性和可扩展性：可以根据需要添加或移除Agent。

1.3.4. 技术实现

• LangChain 等框架可用于构建和管理多Agent系统。
• ReAct（Reasoning and Acting）机制被用于增强Agent的推理和行动能力

1.3.5. 优势

• 模块化：每个Agent可以专注于特定任务。
• 可扩展性：易于添加新功能或知识领域。
• 鲁棒性：单个Agent失效不会导致整个系统崩溃。

1.3.6. 技术挑战

• 协调复杂性：管理多个Agent之间的交互可能变得复杂。
• 一致性维护：确保不同Agent之间的信息和行动保持一致。
  • 通信开销： Agent 之间的通信可能增加系统的负担
• 性能开销：多层Agent可能增加系统的响应时间和资源消耗。

值得注意的是，OpenAI推出的 GPTs 虽然被一些人视为Agent，但它们与传统意义上的AI Agent有所不同。GPTs更像是预配置的大语言模型，而不是完全自主的Agent

2. Agent 与其他模块的关系图

2.1. 更多 bot（agent）协同关系图

如上图，这就形成了上文中（#解释 ③：Agent 套娃）的套娃

3. Agent 的迭代范式

4. 参考

• https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QSVJwSkMfijmeZkcUSnckVXhnnd