基于基础模型的智能体设计模式目录
本文基于CSIRO研究团队的重要论文《Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model Based Agents》，系统总结了18种基础模型智能体的架构设计模式。
摘要
基础模型驱动的生成式人工智能促进了智能体的开发和实现，这些智能体能够利用卓越的推理和语言处理能力，主动、自主地追求用户目标。然而，在设计智能体时缺乏系统性知识来指导实践者考虑目标寻求的挑战（包括生成工具性目标和计划），如基础模型固有的幻觉、推理过程的可解释性、复杂的问责制等。为解决这一问题，研究团队进行了系统性文献综述，理解了最先进的基础模型智能体和更广泛的生态系统，提出了包含18种架构模式的模式目录。
1. 引言与背景
1.1 研究动机
随着ChatGPT等大型语言模型的爆发式增长，基于基础模型的自主智能体（如AutoGPT和BabyAGI）快速发展。这些智能体能够：
- 主动追求用户目标：将广泛的目标分解为可执行任务
- 自主推理决策：利用基础模型的能力进行推理和规划
- 动态交互反馈：在执行过程中接受人类反馈和调整
1.2 主要挑战
开发和实现基础模型智能体面临以下关键挑战：
- 任务理解和执行困难：智能体难以完全理解和执行复杂任务，可能导致不准确的响应
- 规格不足问题：用户可能提供有限的上下文、模糊的目标或不清晰的指令
- 可解释性限制：复杂的内部架构导致有限的可解释性，成为"黑盒"
- 问责制复杂性：多个利益相关者、智能体和系统之间的交互使问责过程复杂化
2. 智能体生态系统架构
2.1 整体架构
基础模型智能体生态系统包含以下核心组件：
用户 ↔ 智能体 ↔ 外部系统
↓
上下文工程 → 提示/响应工程 → 模型查询
↓ ↓ ↓
记忆系统 → 计划生成 → 执行引擎
↓ ↓ ↓
数据存储 → 工具注册表 → 多模态防护栏2.2 智能体角色分类
- 智能体作为协调者：负责任务分配和整体协调
- 智能体作为工作者：执行具体的子任务
- 智能体作为评估者：评估性能和质量
3. 18种设计模式详解
3.1 目标创建模式
3.1.1 被动目标创建器（Passive Goal Creator）
功能：通过对话界面分析用户明确表达的目标
适用场景：
- 用户能够清晰表达需求
- 需要简单高效的交互界面
- 预算或资源有限的场景
优势：
- 交互性强，界面直观
- 目标寻求能力，能分析用户上下文
- 效率高，响应快速
局限性：
- 推理不确定性，依赖用户提供的信息质量
- 可能受到模糊或不完整信息的影响
3.1.2 主动目标创建器（Proactive Goal Creator）
功能：通过理解人类交互和相关工具捕获上下文来预测用户目标
适用场景：
- 需要多模态输入的场景
- 服务残障用户，提高可访问性
- 需要环境感知的应用
优势：
- 多模态交互能力
- 提高目标理解的准确性和完整性
- 增强可访问性
局限性：
- 开销较大，需要额外的传感器和处理
- 可能增加通信开销
3.2 提示优化模式
3.2.1 提示/响应优化器（Prompt/Response Optimiser）
功能：根据期望的输入或输出内容和格式优化提示/响应
核心特性：
- 使用预定义模板标准化提示和响应
- 确保与最终目标的对齐
- 提高与外部工具和智能体的互操作性
优势：
- 标准化：创建一致的提示和响应格式
- 目标对齐：提高准确性和相关性
- 互操作性：促进与外部系统的集成
- 适应性：可适应不同领域的需求
局限性：
- 规格不足：难以捕获所有相关上下文信息
- 维护开销：模板更新和维护成本高
3.3 知识增强模式
3.3.1 检索增强生成（RAG）
功能：通过从外部数据源检索信息来增强智能体的知识可更新性
实现步骤：
- 确定数据源
- 定义数据结构，将原始数据索引为嵌入或知识图谱
- 编码查询并搜索知识库
- 通过重新排序和过滤处理获得的数据
优势：
- 知识检索：确保推理步骤的可靠性
- 可更新性：基于最新数据生成响应
- 数据隐私：保护本地数据安全
- 成本效益：避免重新训练整个模型
局限性：
- 维护开销：向量存储的维护和更新成本
- 数据限制：仍主要依赖训练数据
3.4 模型查询模式
3.4.1 一次性模型查询（One-Shot Model Querying）
功能：在单次实例中访问基础模型生成计划的所有必要步骤
适用场景：
- 简单任务，不需要复杂的行动计划
- 预算有限，需要控制API调用成本
- 对响应时间有严格要求
优势：
- 效率高：节省时间和计算资源
- 成本效益：减少API调用费用
- 简单性：满足不复杂的任务需求
局限性：
- 过度简化：可能无法处理复杂任务
- 缺乏可解释性：无法提供详细推理步骤
- 上下文窗口限制：受模型处理长对话的能力限制
3.4.2 增量模型查询（Incremental Model Querying）
功能：在计划生成过程的每个步骤访问基础模型
适用场景：
- 复杂任务需要多步推理
- 需要详细的推理过程和可解释性
- 用户需要在过程中提供反馈
优势：
- 补充上下文：允许分割上下文到多个提示
- 推理确定性：通过迭代改进推理步骤
- 可解释性：提供详细的推理过程
局限性：
- 开销大：需要多次模型交互，增加时间和成本
3.5 计划生成模式
3.5.1 单路径计划生成器（Single-Path Plan Generator）
功能：协调生成通向用户目标实现的中间步骤
特点：
- 生成线性的、确定性的计划
- 每个步骤都有明确的后续步骤
- 适合目标明确、路径清晰的任务
优势：
- 推理确定性：提供清晰的执行路径
- 连贯性：确保步骤之间的逻辑一致性
- 效率：快速生成执行计划
局限性：
- 灵活性不足：无法适应动态变化
- 可能过度简化复杂问题
3.5.2 多路径计划生成器（Multi-Path Plan Generator）
功能：在通向用户目标的每个中间步骤允许多种选择创建
特点：
- 在每个决策点提供多个选项
- 支持并行路径和备选方案
- 能够适应不确定性和变化
优势：
- 推理确定性：通过多个选项提高成功率
- 连贯性：保持整体计划的逻辑性
- 人类偏好对齐：提供符合用户偏好的选择
- 包容性：考虑多种可能性
局限性：
- 开销大：需要更多计算资源
- 复杂性增加：管理多个路径的复杂性
3.6 反思模式
3.6.1 自我反思（Self-Reflection）
功能：使智能体能够对计划和推理过程生成反馈并提供改进指导
实现机制：
- 智能体评估自己的输出
- 识别潜在错误和改进点
- 生成改进建议并应用
优势：
- 推理确定性：通过自我检查提高准确性
- 可解释性：提供推理过程的解释
- 持续改进：不断优化性能
- 效率：无需外部反馈
局限性：
- 可能存在盲点，无法识别所有错误
- 依赖模型自身的判断能力
3.6.2 交叉反思（Cross-Reflection）
功能：使用不同的智能体或基础模型提供反馈并改进生成的计划和推理过程
实现方式：
- 多个智能体相互评估
- 不同模型提供独立观点
- 集成多方反馈改进计划
优势：
- 推理确定性：多角度验证提高可靠性
- 可解释性：多重视角增强理解
- 包容性：考虑不同观点和方法
- 可扩展性：可以增加更多评估者
局限性：
- 资源消耗大：需要多个模型或智能体
- 协调复杂性：管理多方反馈的挑战
3.6.3 人类反思（Human Reflection）
功能：收集人类反馈来改进计划和推理过程
应用场景：
- 高风险决策需要人类监督
- 需要领域专家知识的任务
- 伦理敏感的应用场景
优势：
- 人类偏好对齐：确保符合人类价值观
- 可争议性：允许人类质疑和修正
- 有效性：利用人类专业知识
局限性：
- 可扩展性限制：人类反馈的获取成本高
- 时间延迟：等待人类反馈的时间成本
3.7 协作模式
3.7.1 基于投票的协作（Voting-Based Cooperation）
功能：使智能体能够自由表达意见并通过投票达成共识
实现机制：
- 每个智能体独立分析问题
- 提出解决方案或决策选项
- 通过投票机制达成最终决策
优势：
- 公平性：每个智能体都有平等的发言权
- 问责制：投票过程可追踪和审计
- 集体智慧：利用群体智慧做决策
局限性：
- 中心化风险：需要中央投票机制
- 可能出现平票或分歧难以解决
3.7.2 基于角色的协作（Role-Based Cooperation）
功能：分配不同角色，根据智能体的角色确定最终决策
角色类型：
- 协调者：负责整体规划和任务分配
- 专家：在特定领域提供专业知识
- 执行者：负责具体任务的实施
- 评估者：评估结果和质量
优势：
- 分工明确：每个智能体有明确的职责
- 容错性：角色冗余提供备份
- 可扩展性：可以根据需要增加角色
- 问责制：明确的责任分配
局限性：
- 角色设计复杂性：需要仔细设计角色分配
- 可能出现角色冲突
3.7.3 基于辩论的协作（Debate-Based Cooperation）
功能：多个智能体之间提供和接收反馈，在辩论中调整思想和行为直到达成共识
辩论流程：
- 问题提出和初始立场
- 论据交换和反驳
- 证据提供和分析
- 立场调整和妥协
- 最终共识达成
优势：
- 适应性：通过辩论不断调整和改进
- 可解释性：辩论过程提供决策依据
- 批判性思维：促进深入思考和分析
局限性：
- 能力限制：依赖智能体的辩论能力
- 数据隐私：辩论过程可能暴露敏感信息
- 可扩展性保护：大规模辩论的管理复杂性
3.8 安全与控制模式
3.8.1 多模态防护栏（Multimodal Guardrails）
功能：控制基础模型的输入和输出以满足特定要求
控制类型：
- 内容过滤：过滤不当或有害内容
- 格式验证：确保输出符合预期格式
- 伦理检查：确保符合伦理标准
- 法律合规：遵守相关法律法规
实现方式：
- 基于规则的过滤
- AI辅助的内容检测
- 多层次的安全检查
优势：
- 鲁棒性：提高系统的安全性和可靠性
- 安全性：防止有害或不当输出
- 标准对齐：确保符合既定标准
- 适应性：可根据不同需求调整
局限性：
- 缺乏可解释性：过滤决策可能不透明
- 开销：增加处理时间和计算成本
3.9 工具与接口模式
3.9.1 工具/智能体注册表（Tool/Agent Registry）
功能：维护统一便捷的源来选择多样化的智能体和工具
核心功能：
- 工具发现：帮助找到合适的工具和智能体
- 能力匹配：根据任务需求匹配最佳工具
- 版本管理：管理工具的不同版本
- 性能监控：跟踪工具的使用情况和性能
优势：
- 可发现性：提高工具和智能体的可发现性
- 效率：快速找到合适的工具
- 工具适当性：确保选择最合适的工具
- 可扩展性：支持大规模工具生态系统
局限性：
- 中心化：存在单点故障风险
- 维护开销：需要持续更新和维护
3.9.2 智能体适配器（Agent Adapter）
功能：提供接口连接智能体和外部工具以完成任务
适配功能：
- 协议转换：在不同通信协议间转换
- 数据格式转换：统一不同工具的数据格式
- 错误处理：处理外部工具的错误和异常
- 性能优化：优化与外部工具的交互
优势：
- 互操作性：确保与各种外部工具的兼容性
- 适应性：适应不同工具的接口变化
- 降低开发成本：减少手动集成工作
局限性：
- 开销：增加系统复杂性和处理开销
- 维护复杂性：需要跟上外部工具的变化
3.10 评估模式
3.10.1 智能体评估器（Agent Evaluator）
功能：执行测试以评估智能体在不同需求和指标方面的表现
评估维度：
- 功能适用性：评估功能是否满足需求
- 性能指标：测量响应时间、准确性等
- 安全性评估：检查安全漏洞和风险
- 用户体验：评估易用性和满意度
评估方法：
- 自动化测试：使用预定义的测试用例
- 基准测试：与标准基准进行比较
- A/B测试：比较不同版本的性能
- 用户反馈：收集真实用户的反馈
优势：
- 功能适用性：确保智能体满足需求
- 适应性：评估在不同环境下的表现
- 灵活性：支持多种评估方法
局限性：
- 指标量化：难以量化某些主观指标
- 评估质量：评估结果的准确性依赖于测试设计
4. 模式选择决策模型
4.1 决策流程
研究团队提出了一个系统性的决策模型来帮助架构师选择合适的模式：
开始 → 是否需要捕获环境信息？
↓ 是：主动目标创建器
↓ 否：被动目标创建器
↓
是否需要外部数据存储？
↓ 是：检索增强生成
↓ 否：继续
↓
是否需要多次查询基础模型？
↓ 是：增量模型查询
↓ 否：一次性模型查询
↓
计划生成是否需要多个选择？
↓ 是：多路径计划生成器
↓ 否：单路径计划生成器
↓
是否需要反思机制？
↓ 选择：自我反思/交叉反思/人类反思
↓
是否需要多智能体协作？
↓ 选择：投票/角色/辩论协作
↓
是否需要控制模型输入输出？
↓ 是：多模态防护栏
↓
是否使用外部工具/智能体？
↓ 是：工具注册表 + 智能体适配器
↓
是否需要评估智能体性能？
↓ 是：智能体评估器
↓
完成4.2 模式组合策略
不同模式可以组合使用以实现更强大的功能：
- 基础组合：目标创建器 + 提示优化器 + 计划生成器
- 增强组合：基础组合 + RAG + 反思机制
- 协作组合：增强组合 + 多智能体协作模式
- 安全组合：任何组合 + 多模态防护栏 + 评估器
5. 实际应用案例
5.1 通用任务助手
应用场景：帮助用户发现和学习不同移动应用的使用
使用模式：
- 主动目标创建器：捕获移动UI屏幕和检测元素
- 工具注册表：管理可用的移动应用工具
- 智能体适配器：与不同应用接口交互
5.2 AI链开发环境
应用场景：为开发者提供AI链服务开发平台
使用模式：
- 被动目标创建器：收集用户需求
- 提示/响应优化器：改进任务描述和生成AI链骨架
- 工具/智能体注册表：管理所有可用工件
5.3 医疗智能体系统
应用场景：多智能体协作进行医疗推理
使用模式：
- 基于角色的协作：不同专科医生角色
- 交叉反思：多个智能体相互验证诊断
- 多模态防护栏：确保医疗建议的安全性
6. 最佳实践与建议
6.1 模式选择原则
- 需求驱动：根据具体应用需求选择模式
- 渐进式采用：从简单模式开始，逐步增加复杂性
- 性能权衡：平衡功能需求和性能开销
- 安全优先：始终考虑安全和伦理约束
6.2 实施建议
- 模块化设计：采用松耦合的模块化架构
- 标准化接口：定义清晰的模式间接口
- 监控和评估：建立完善的监控和评估机制
- 持续优化：根据使用反馈持续改进
6.3 常见陷阱
- 过度工程：避免不必要的复杂性
- 模式滥用：不要为了使用模式而使用模式
- 忽视性能：注意模式组合的性能影响
- 安全疏忽：不要忽视安全和隐私考虑
7. 未来发展方向
7.1 技术发展趋势
- 模式自动选择：基于AI的模式自动选择和组合
- 动态模式切换：运行时根据情况动态切换模式
- 模式学习优化：通过机器学习优化模式参数
- 跨域模式迁移：模式在不同领域间的迁移应用
7.2 标准化需求
- 模式规范标准：建立行业标准的模式规范
- 互操作性标准：确保不同实现间的互操作性
- 评估标准：建立统一的模式评估标准
- 安全标准：制定模式安全实施标准
7.3 生态系统发展
- 模式库建设：建立开源的模式实现库
- 工具链完善：开发支持模式的开发工具链
- 社区建设：建立模式开发者社区
- 教育培训：提供模式设计和实施培训
8. 结论
基础模型智能体设计模式目录为智能体系统的架构设计提供了系统性指导。这18种模式涵盖了从目标理解到任务执行的完整流程，为开发者提供了丰富的设计选择。
8.1 核心价值
- 系统性指导：提供完整的设计模式体系
- 实践导向：基于真实应用场景的模式总结
- 灵活组合：支持模式的灵活组合和定制
- 质量保证：通过模式提高系统质量和可靠性
8.2 应用意义
- 降低开发门槛：为开发者提供可重用的解决方案
- 提高开发效率：减少重复设计和开发工作
- 保证系统质量：通过经过验证的模式提高质量
- 促进标准化：推动智能体系统设计的标准化
8.3 发展前景
随着基础模型技术的不断发展，这些设计模式将继续演进和完善。未来的智能体系统将更加智能、安全和可靠，而这些设计模式将为实现这一目标提供重要支撑。
通过合理选择和组合这些设计模式，开发者可以构建出功能强大、安全可靠的基础模型智能体系统，为用户提供更好的AI服务体验。
参考文献
Liu, Y., Lo, S. K., Lu, Q., Zhu, L., Zhao, D., Xu, X., Harrer, S., & Whittle, J. (2024). Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model Based Agents. arXiv:2405.10467v4 [cs.AI]