将AI智能体从概念验证推进到可靠的、可投入生产的企业工作流,需要其满足可扩展性、响应速度和成本效益等标准。之所以需要智能体,是因为仅从数据中获得对话式洞察往往是不够的。LLM能够规划、推理和行动,而智能体则是围绕LLM这一“大脑”构建的逻辑结构,能够使用工具、与外部API交互、纠正自身错误并与其他智能体协作。
智能体系统依赖于大量高频决策,例如下一步应该做什么、由哪个智能体处理、使用哪种工具,以及是否有足够的上下文来回应用户。一个重大演进是低成本校准决策模型的出现,例如Type Safe的JEV,它们将确定性工作负载从LLM转移出去,使LLM能够专注于深度推理与综合。与检索领域类似,更广泛的智能体格局正从简单的单智能体循环转向经过精心设计的多智能体工作流和受约束的架构。
这篇文章为从业者提供了六种架构模式的深入解析,考察每种模式的工作原理、可视化其数据流,并解释上下文工程在管理LLM工作记忆中的作用。一个智能体由四大支柱构成:负责编排逻辑的核心LLM、工具与行动、规划与控制流,以及记忆。
上下文工程是生产就绪性的关键标准。智能体的上下文高度动态,每次行动都会累积观察结果、错误和中间思考。若将所有内容都附加到提示词中,会使上下文窗口臃肿,增加延迟和成本,还可能导致LLM丢失细粒度事实。其中一项核心技术是状态投影,即仅注入当前工作流步骤严格所需的上下文。
来源: Towards Data Science · 由HeadlinesBriefing整理摘要