AI 代理框架：使用正确的工具构建更智能的系统
探索 AI 代理框架如何支持从单代理设置到复杂的多代理编排的自主工作流。了解它们有何不同、何时使用它们以及如何开始使用实际工具。
AI 代理框架
从本质上讲，AI 代理是可以感知、计划和行动的程序。它们旨在分析目标，将其分解为步骤，并采取明智的行动 - 无论是单独还是与他人一起。
无论是回答问题、运行搜索还是与其他代理协作，它们都用于各行各业的众多应用程序，并且旨在以惊人的自主性运行。
有几种方法可以从头开始构建 AI 代理。代理可以用 Python 构建，也可以使用 React 和其他技术堆栈构建。然而，从头开始构建这些代理是完全不同的野兽。您必须连接内存、计划任务、连接工具、管理协调、处理错误...更多。你需要将拼图的许多移动部分拼接在一起。
AI 代理框架 = 大脑 + 工具箱
这些框架使构建和扩展 AI 代理的整个过程变得更加容易
- 架构：用于座席交互的布局。
- 记忆：长期和短期回忆。
- **模型：**大型语言模型 （LLM） 构成了 AI 代理的核心，使它们能够理解语言、推理问题并采取行动。
- 工具包：API、搜索引擎、解释器 --- 完成工作的工具。
- 编排层：协调任务和协作（尤其是在多代理设置中）。
- 集成：插入 LangChain、OpenAI、Azure、Slack 等
AI 代理在实践中的工作原理
要了解 AI 代理的功能，让我们从了解简单的决策周期开始。
它从任务规划开始。当接到任务时（例如"总结本文"或"查找 1,000 美元以下的航班"），代理首先将其分解为较小的步骤。创建一个清单，帮助代理弄清楚需要做什么、按什么顺序完成，以及它是可以独立完成还是需要其他代理的支持
接下来是函数调用。这是代理决定需要利用哪些工具或 API 的时候。无论是上网冲浪、查看天气还是搜索数据库，代理都会使用正确的功能 --- 有点像在不同的应用程序之间切换以完成您自己的待办事项列表。
然后是执行阶段，代理实际执行工作。它可以是运行代码、获取数据、发送电子邮件或制作回复。在此阶段，它与其工具和系统交互，以尽可能有效地完成工作。
最后，是反馈循环。一旦任务完成（或未完成），代理就会评估已完成的任务。根据任务的结果（无论是成功、部分成功还是失败），它会学习和调整。这可能意味着更新其内存、调整其后续步骤，甚至要求用户提供更多输入。这种反馈有助于它随着时间的推移变得更加清晰。
根据复杂性，代理可能会经历一次此周期，也可以不断迭代，直到工作正确完成。
单代理和多代理系统
AI 代理可以根据其角色、能力和作环境以多种方式进行分类。一个关键区别是基于所涉及的代理数量。
单代理系统独立运行以实现特定目标。这些代理依靠外部工具和资源来执行任务，使它们能够在不同的环境中有效运行。它们最适合不需要与其他代理协调的明确定义的目标。通常，单代理设置仅使用一个基础模型进行处理。
另一方面，多代理系统涉及多个 AI 代理，这些代理要么协作，要么竞争以实现共同或个人目标。这些系统利用了每个代理的不同技能和角色，使它们能够很好地处理复杂的问题。它们还可以在交互式环境中模拟类似人类的行为，例如人际通信。在多代理设置中，每个代理可能由针对其特定功能量身定制的不同基础模型提供支持。
AI 代理框架中的常见功能
许多 AI 代理框架中都有某些通用功能，例如每个 AI 代理实际完成工作所需的一些最低标准。
首先是持久内存，它允许代理存储上下文和内存。他们可以在之前的聊天基础上继续，而不是每次都重新开始，这让他们感觉更周到、反应更灵敏，几乎是人性化。
接下来是检索增强一代 （RAG）。简而言之，它允许代理从外部来源（文档、数据库甚至 Web）即时获取正确的信息。他们不再局限于接受培训的内容，而是可以利用最新的特定领域知识来提供更准确的答案或更明智的建议。
然后是工具的使用，这才是真正给代理带来优势的原因。他们不仅仅是为了回复，而是为了行动而生的。这可能意味着调用 API、处理数字、抓取网站或启动后端任务。正是这种能力使他们从聊天机器人升级为真正的数字助理。
最后，代理协作。这是代理协同工作的地方 - 共享任务、传递更新或解决更大问题的一部分。就像一家拥有不同部门的公司一样，一个代理人可能处理研究，而另一个代理人撰写报告。团队合作可以让他们承担比一个人单独管理更复杂的工作
流行的 AI 代理框架
AI 代理领域正在迅速发展，选择正确的框架感觉很像选择披萨浇头 --- 每种口味都有一种口味，但太多的选择可能会让人不知所措。
因此，让我们简化事情并深入研究最热门的框架，重点介绍它们的工作原理、它们的运作方式以及它们真正闪耀的地方。
