全景技术报告《AI Agents图解指南》教你构建企业级AI智能体

《AI Agents图解指南》由Avi Chawla和Akshay Pachaar共同编写，旨在帮助读者理解并构建AI智能体。本书详细阐释了AI Agents的定义、其与LLM和RAG的区别，并介绍了构建AI Agents所需的六个核心要素（角色扮演、专注任务、工具使用、合作、护栏和记忆）。同时探讨了AI Agents的五种设计模式和五个能力层次，并通过多个实际项目案例进行说明，例如Agentic RAG、语音RAG Agent、多Agent航班搜索等，涵盖了相关的技术栈、工作流程与代码示例。本指南是AI领域从业者的实用参考手册，适合希望深入理解和应用AI Agents的读者。

AI Agents简介

• 定义：AI Agents是一种能够自主推理、思考、规划、从相关来源提取信息、采取行动并在必要时进行自我纠正的自主系统。
• 与LLM（大型语言模型）和RAG（检索增强生成）的区别：
  • LLM：诸如GPT-4之类的模型，基于海量文本数据训练而成，具备推理、生成和总结能力，但其知识范围通常局限于训练数据。
  • RAG：通过检索外部文档（如向量数据库、搜索引擎等）并将其作为上下文输入LLM，从而增强模型的能力。
  • AI Agents：在LLM的基础上增加了自主性，使其能够自主决定执行哪些步骤，例如调用工具、搜索网络、总结或存储信息。

构建AI Agents的六个基本要素

• 角色扮演（Role-playing）：为AI Agents分配明确且具体的角色可以提升其表现。例如，将其定义为“高级合同律师”可使回答更具法律精确性。
• 专注/任务（Focus/Tasks）：专注于特定任务有助于减少幻觉并提高性能。通常建议使用多个专门的智能体，避免让单个AI Agent承担过多职责。
• 工具（Tools）：AI Agents通过使用工具变得更加强大。工具支持智能体进行网络搜索、从API和数据库检索结构化信息、执行代码等操作。
• 合作（Cooperation）：多智能体系统通过合作与反馈交换往往能取得更好效果。例如，在一个金融分析系统中，可以分别由不同Agent负责数据收集、风险评估、策略制定和报告撰写。
• 护栏（Guardrails）：对Agent的行为进行限制，确保其保持在正确轨道上。例如，限制工具使用、设置验证检查点、建立回退机制等。
• 记忆（Memory）：记忆是AI Agents的关键组成部分，使其能够记住过去的交互，随时间不断改进，并创造出更具连贯性的对话。

AI Agents的五个设计模式

• 反思模式（Reflection Pattern）：AI审查自身工作，发现错误并迭代改进，直至产生最终响应。
• 工具使用模式（Tool Use Pattern）：AI通过查询向量数据库、执行Python脚本、调用API等方式获取更多信息。
• ReAct（Reason and Act）模式：Agent在生成输出后进行反思，并借助工具与世界互动。它在思考、行动和观察之间循环，直至找到解决方案。
• 规划模式（Planning Pattern）：AI创建解决路线图，将任务细分并概述目标，从而更高效地解决问题。
• 多Agent模式（Multi-Agent Pattern）：多个智能体协同工作，各自承担特定角色和任务，共同完成最终目标。

五级智能体系统

• 基本响应者（Basic Responder）：由人类指导整个流程，LLM仅作为接收输入并生成输出的通用响应者。
• 路由器模式（Router Pattern）：人类定义流程中存在的路径或函数，由LLM决定选择哪条路径。
• 工具调用（Tool Calling）：人类定义LLM可访问的工具集，由LLM决定何时使用它们以及使用哪些参数。
• 多Agent模式（Multi-Agent Pattern）：管理Agent负责协调多个子Agent，并决定下一步行动。
• 自主模式（Autonomous Pattern）：LLM能够独立生成并执行新代码，有效地扮演独立AI开发者的角色。

12个AI Agents项目案例

• Agentic RAG：构建具备从不同来源动态获取上下文能力的RAG管道。
• 语音RAG Agent：构建一个支持实时语音交互的AI应用。
• 多Agent航班搜索：解析自然语言查询并从Kayak获取实时结果的航班搜索管道。
• 金融分析师：从Cursor或Claude获取、分析并生成股票市场趋势洞察的AI Agent。
• 品牌监控系统：抓取网络提及并生成公司相关洞察的多Agent品牌监控应用。
• 多Agent酒店查找器：解析旅行查询，从Kayak获取实时航班和酒店数据，并总结最佳选项。
• 多Agent深度研究者：构建一个完全本地化的、可替代ChatGPT深度研究功能的方案。
• 具有人类记忆的AI Agent：构建具备类人记忆能力的AI Agent，以解决生产环境中的问题。
• 多Agent书籍撰写者：构建一个能够从3-5个单词的主题生成20，000字书籍的智能工作流。
• 多Agent内容创作系统：构建一个将任何URL转换为社交媒体帖子并通过Typefully自动发布的智能工作流。
• 文档撰写流程：构建一个能够从GitHub仓库URL生成完整项目文档的智能工作流。
• 新闻生成器：构建一个将用户查询转化为精心撰写新闻文章的AI新闻生成器。