生成式AI代理研报总结
核心概念与定义
生成式AI代理是一种通过观察世界并利用工具实现目标的应用程序，具有自主性和主动策略能力。代理的核心组件包括：
- 模型：作为决策制定者的语言模型（LM），可以是通用或特定领域的。
- 工具：连接模型与外部世界，实现数据交互和功能扩展，如Web API调用。
- 编排层：协调信息接收、内部推理和行动决策的循环过程。
代理认知架构
代理通过认知架构实现目标，类似于厨师的烹饪过程，包括信息收集、推理、行动和调整。关键推理技术包括：
- LLM Prompt Engineering Framework：通过定制提示增强模型能力。
- Reasoning as Planning (RAP) Techniques：将推理视为规划过程。
- Hierarchical Prompt Design：创建层次化提示简化任务执行。
- Feedback Loop Optimization：建立闭环系统优化提示设计。
- ReAct：提供思维过程策略，提高LLM与人类交互的可靠性。
- Chain-of-Thought (CoT)：通过中间步骤促进推理能力。
- Tree-of-Thoughts (ToT)：适用于探索或战略前瞻任务。
工具类型与应用
工具使代理能够与外部系统交互，主要类型包括：
- 扩展（Extensions）：标准化API与代理的桥梁，通过示例和参数指导API调用。
- 示例：代码解释器扩展允许从自然语言生成和运行Python代码。
- 函数（Functions）：模型输出函数及其参数，但由客户端执行API调用。
- 用例：代理生成城市列表，客户端通过函数调用Google Places API获取图片。
- 示例代码：定义Python函数
display_cities，模型生成JSON格式输出。
- 数据存储（Data Stores）：提供动态信息访问途径，通常实现为矢量数据库。
- 应用：检索增强（RAG）架构，通过向量搜索匹配用户查询与已知数据。
- 流程：用户查询→嵌入→匹配→检索→代理响应。
模型性能提升方法
有针对性的学习方法帮助模型选择合适工具：
- 上下文学习：在推理阶段提供提示、工具和示例，如ReAct框架。
- 基于检索的上下文学习：动态检索相关信息、工具和示例，如RAG架构。
- 基于微调的学习：使用大规模数据集训练模型，理解工具应用场景。
代理快速入门与LangChain
使用LangChain和LangGraph库构建原型代理：
- 工具：SerpAPI（Google搜索）和Google Places API。
- 示例输出：代理回答用户的多阶段查询，如体育比赛和球场地址。
- 代码示例：定义工具函数，模型生成函数调用参数。
生产级应用与Vertex AI
Vertex AI平台简化生产级代理开发：
- 组件：Vertex Agent Builder、Extensions、Function Calling、ExampleStore。
- 架构：整合用户界面、评估框架和持续改进机制。
- 示例架构：展示生产就绪应用的各类组件集成。
总结与展望
代理扩展了语言模型能力，通过工具实现实时信息访问和自主任务执行。未来趋势包括：
- 工具和推理能力的增强，支持更复杂问题解决。
- 代理链战略，多个代理协同工作形成更强大的智能体系统。
- 代理专家混合方法，特定领域代理协同交付卓越结果。
- 迭代开发方法，实验和优化实现特定商业案例的解决方案。
