面向智能体编程-新一代软件架构模式
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面向智能体编程
我将在这篇文章里提出新的概念，面向智能体编程。深度学习的理论和算法不断地发展，从而促成了生成式大模型的出现，大语言模型相比于以往的特定领域的模型，具有更加智能，通用的能力，由于其在预训练过程中，学习了大量而广泛的知识，因此大语言模型在自然语言理解和处理上产生了革命性的发展。一定意义上，大语言模型能够理解人类的意图，进行一定的思考，推理和规划，同时也具有一定的创造能力。
通过这些能力，大模型可以执行更加复杂的任务，具有更高的自主能力。可以预见的是，大模型的出现，传统的数字软件将被重新定义和重构。将大模型作为大脑，接入到领域软件，使得软件在执行任务时具有高度的自主能力，同时赋予软件自然语言交互的能力，使得人类在使用软件时，更加简洁有效，符合人与人交流的习惯。
今天面向智能体编程应用而生。
到底什么是智能体？
智能体（Agent）是计算机科学和人工智能领域中的一个关键概念，指的是能够在一定环境下自主感知、决策并采取行动的系统或实体。智能体通常具备以下核心特征：
核心特征：
自主性（Autonomy）：
- 智能体能够自主地执行任务，基于自身的感知和知识做出决策，不依赖外部直接控制。
环境感知能力（Perception）：
- 智能体能够感知其周围环境，通过传感器、输入数据等途径收集环境信息，进而对这些信息进行分析和处理。
目标导向性（Goal-Oriented）：
- 智能体具有特定的目标或任务，通过行为和决策的执行，朝向目标前进。
适应性（Adaptivity）：
- 智能体能够根据环境变化调整自身行为，适应动态环境，做出合理的响应。
交互性（Interactivity）：
- 智能体可以与环境中的其他智能体或系统交互，包括合作、竞争、通信等。
智能体的类型：
简单智能体：
- 这些智能体通常基于规则或脚本运行，在特定条件下执行预定的动作。它们的决策能力较弱，适用于确定性环境。
复杂智能体：
- 这些智能体能够在不确定性环境中执行任务，并通过机器学习、推理等方法做出更高级的决策。它们具备更强的感知、学习和适应能力。
单体智能体 vs 多智能体系统（MAS）：
- 单体智能体：单个智能体独立运作。
- 多智能体系统：多个智能体协作或竞争，彼此影响并共享信息，以达成共同目标或各自目标。
智能体的关键在于自主性和环境适应能力，使其能够在复杂系统中替代或协助人类完成任务。
大模型时代，对智能体新的理解
大模型时代的来临，使得对智能体进行了新的定义和理解，大模型在语言理解和生成方面表现出色，使用大模型作为智能体的大脑，使得智能体能够通过自然语言进行复杂任务的处理和人机交互。
大模型赋予智能体更强的推理与决策能力，大模型的预训练数据量巨大，涵盖了各种复杂任务和知识领域，使得智能体在面对不确定或复杂问题时，能够进行深度推理，生成合理的应对策略。
大模型智能体的经典定义
大语言模型（LLM）智能体，是一种利用大语言模型进行复杂任务执行的应用。这种智能体通过结合大语言模型与关键模块，如规划和记忆，来执行任务。构建这类智能体时，LLM充当着控制中心或“大脑”的角色，负责管理完成任务或响应用户请求所需的一系列操作。这种智能体的构建，需要依赖于规划、记忆以及工具使用等关键模块。
通常，一个大语言模型智能体框架包含以下核心部分：
- 用户请求 – 表达用户的问题或请求
- 智能体/大脑 – 作为协调者的智能体核心
- 规划- 助于智能体为未来行动做规划
- 记忆 – 管理智能体的历史行为和经验
通过这些组成部分的协同工作，大语言模型智能体能够处理从简单到复杂的各种请求，不仅能够提供直接的答案，还能解决需要深度分析和多步骤操作的问题。这种智能体的能力，使其在处理复杂信息查询、数据分析和可视化表示等方面具有巨大潜力。
为什么要面向智能体编程？
如果你看过电影《星际穿越》，你一定会对电影中的智能机器人TARS印象深刻，TARS的外形独特，类似于一个方形的金属盒子，由四个长条形模块组成，能够变形以适应不同的环境和任务。导演克里斯托弗·诺兰在设计TARS时，强调了机器人的功能性而非拟人化特征。TARS能够根据需要变形，例如在海浪中变成螺旋桨，或在陡坡上提供助力。TARS不仅具备物理操作能力，还能与主角进行不失幽默的交流，帮助解决关键问题，如通过摩斯码传递信息等。
开发类似于TARS的机器人一直是人类进行人工智能研究的理想。同样，开发更加智能，自主执行任务的软件也是软件工程师的理想，当大语言模型出现时，使得这一理想又更加近了一步。
传统软件是具有局限性的。传统编程基于静态逻辑和预定义规则，通常只适合处理明确、确定的任务。而在动态的现实世界中，环境往往充满了不确定性和复杂性，需求和状态可能不断变化。面对这种情况，传统编程模式难以适应。
随着人工智能的不断发展，重塑传统软件的需求成为必然，人机交互的方式也在不断发展和演进。面向智能体编程允许开发者设计具有环境感知能力和适应能力的系统，这些系统能够根据外部环境的变化调整行为，主动应对变化。例如，自动驾驶汽车中的智能体能够实时感知交通状况，并动态调整路线和驾驶行为。
传统程序更多的是通过输入指令执行固定流程，缺乏自主性。而面向智能体编程赋予系统自主决策能力，智能体可以根据外部感知和内部状态，自主选择如何完成目标任务。这种自主性特别适用于需要自主行动或复杂推理的场景，如机器人控制、金融交易、游戏AI等。
未来，数字软件系统将逐渐具有高度自主能力，人机交互将逐渐演化为通过自然语言输入，语音输入为主。因此未来所有领域的软件将会被重构和重新定义，面向智能体编程正是因此应用而生。
面向智能体编程和面向对象编程，面向过程编程有什么不同
面向对象编程和面向过程编程准确的说是两种构建软件过程中不同的编程模式，是代码语法和程序的组织方式，更加靠近底层的代码编写层面。
- 面向对象编程
对象通过消息传递或方法调用相互交互。程序的执行是基于调用对象的方法，并通过返回结果来推进程序流程。面向对象的执行通常是同步的，程序员定义了对象的交互方式，系统按照这些定义的规则顺序执行。
- 面向过程编程
程序的执行是顺序和线性的，按照从上到下的过程流控制。每个过程通常通过明确的调用顺序执行，完成特定的操作后返回结果。程序的控制流通常由条件语句、循环和函数调用控制。
- 面向智能体编程
如大模型智能体经典定义所述，大模型智能体包含智能体，工具，记忆，用户交互等基本元素，这些基本元素描述了智能体应用大致上需要包含的软件组件。准确的说面向智能体编程是一种架构模式，更加偏向于软件架构的组织方式。
总之在构建智能体软件的过程中，代码的组织方式仍然可以使用面向对象编程或者面向过程编程等方式。
提示词工程
提示词工程（Prompt Engineering）是一门专注于设计和优化提示词（prompts）的方法，以最大化大语言模型（如GPT-4等）的输出效果。提示词是与模型交互的输入文本，好的提示词可以引导模型生成准确、符合需求的内容。提示词工程在多个领域应用广泛，包括生成文字、编程协助、对话机器人设计、教育等。
同时使用提示词工程的相关方法，可以使大模型具有一定的推理，思考，规划，任务决策以及工具使用等相关能力，比如推理时可以使用思维链（Chain-of-Thought）提示词，使用反应式提示（ReAct Prompting）进行决策和规划等等。
我在文章《提示词工程技术图谱-prompt engineering》中列举了基本的提示词工程相关的技术图谱。
提示词工程与智能体编程
在面向智能体编程时，使用提示词工程的相关技术可以赋予智能体规划，思考，推理及调用工具的能力，可以说提示词工程是可以赋予智能体灵魂的技术，是面向智能体编程的核心部分。
定义智能体的角色
在智能体编程中，通过提示词工程可以设定智能体的角色和语境，使其以特定的方式呈现或响应信息。这在客服、教育、甚至创意写作等智能体应用中非常关键。比如，一个面向编程的智能体可以被设定为编程导师角色，通过提示词确保智能体在解答问题时语气专业且有指导性，从而带来更好的用户体验任务分解
使用提示词工程，可以将复杂的任务拆解成相对较小粒度的任务集合，分解后的任务更具可实施性，这将使智能体更加容易解决复杂问题。工具使用
使用工具是智能体的一项关键技能，只有通过工具，才能实现大模型和现实世界的交互，比如访问网络，查询数据库等等。通过提示词结构化的输入输出，程序员可以定义智能体使用的工具集，智能体可以根据用户的输入动态决策使用何种工具。决策和规划
使用思维链（Chain-of-Thought）提示词及反应式提示词（ReAct）等技术可以赋予智能体自主决策和规划的能力，决策和规划是智能体的核心大脑部分，能够使智能体具有一定的自主性，比如自适应环境的变化，在不同的环境中使用不同的工具来完成任务。将复杂的任务分解成多个步骤，一步一执行，直到完成任务。自动反馈优化
提示词工程还可以用于优化智能体编程中的反馈循环。通过设计提示词收集用户反馈或自动化测试结果，智能体可以自动分析这些反馈信息，并调整其输出和行为。这种反馈机制有助于持续优化智能体性能，提升其响应质量。
智能体应用的基本架构
上图提出了智能体应用的全栈分层架构示意图，描述了智能体应用的基本架构。
应用层（最上层，紫色区域）
- 包括 UI界面、语音交互设备、手机APP 等用户交互界面。
- 这一层是用户直接与智能体应用互动的入口，通过不同的设备和界面实现与智能体的通信。
- 其他应用模块表示智能体可以集成到多个应用场景中，实现跨平台的服务。
接口层（橙色区域）
- 该层作为应用层与智能体核心的中介，为智能体和应用层提供数据交换、请求管理等服务。
- 负责接收用户的请求、传递给智能体，并将智能体的反馈返回给应用层。接口层的存在可以支持不同的协议和数据格式，使智能体更具兼容性。
智能体层（绿色区域）
- 这一层是整个架构的核心，包含了执行任务、分析数据、生成响应的智能体。
- 智能体使用大模型能力来处理请求并提供智能化的响应。它可以直接调用模型，完成自然语言处理、分析和生成等任务。
- 智能体应用层可以根据业务场景，分为单智能体和多智能体。
私有化大模型部署层（浅蓝色区域）
- 该层为智能体提供了可私有化部署的大模型能力，使企业或组织能够在自己的计算资源中运行和管理大模型。
- 可以根据具体需求对模型进行调整和优化，同时确保数据的私密性和控制权。
硬件或云计算层（深蓝色区域）
- 这是支持智能体运行的基础设施层，提供计算资源，可以是物理硬件或者云计算服务。
- 为大模型的训练和推理提供算力支持，确保系统能够稳定运行，满足用户请求。
智能体管理层（左侧，深绿色区域）
- 该模块负责智能体的管理，支持监控、更新、策略配置等功能，确保智能体的正常运行和优化。
- 包括对智能体生命周期的管理，如模型的更新、任务的分配和故障排查等。
公有大模型层（右侧，深蓝色区域）
- 这是外部提供的公共大模型，可以在需要时为智能体提供额外的模型支持。
- 智能体在私有化部署大模型无法满足时，可以调用公有大模型，以获得更广泛的知识和功能支持。
写在最后
随着人工智能技术的发展，软件，作为数字信息化的基石，将变的越来越智能化，人类与数字世界的交互将会变的更加简单和拟人化，一切交互都可以通过自然语言的方式，甚至是表情和肢体语言等。面向智能体编程是新一代编程模式，使用面向智能体的编程模式，可以对当前所有传统数字化软件进行重构和重新定义，使得交互方式同时发生质的转变。这种变革，将大大提高人类和数字世界沟通的效率以及生产力，这一定是一场新的数字革命。
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