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雷达卡
随着人工智能系统开始处理更复杂、多阶段的任务，理解代理设计变得至关重要。本文概述了构建可靠、高效人工智能代理的七个实用步骤。
介绍
智能人工智能系统可以拆解复杂任务，使用工具，并在多个步骤中做出决策以实现目标。与简单响应单一查询的聊天机器人不同，客服会根据结果进行规划、执行和调整策略。这一能力为自动化和解决问题打开了早期人工智能系统无法实现的可能性。
打造高效的智能体需要理解如何在保持控制和可靠性的同时赋予人工智能系统自主权。以下是掌握智能人工智能开发的七个步骤。
第一步：理解核心代理循环
每个代理都遵循一个基本的循环：观察当前状态，推断下一步行动，采取行动，观察结果。该循环会持续，直到代理完成任务或判定无法继续。
观察阶段涉及理解可用的信息和目标。 推理阶段是大型语言模型（LLM）根据指令和当前状态决定采取哪些行动的阶段。 动作阶段执行该决策，无论是调用API、运行代码还是搜索信息。 最后，代理人观察结果并将其纳入下一步推理。 理解这个循环是基础。每个组件都可能出现故障或产生意想不到的结果。你的代理设计必须优雅地应对这些可能性。在写代码之前，先围绕这个循环构建你的心理模型。
你可以阅读7个必知的智能人工智能设计模式，以了解智能设计模式的概况。
第二步：明确任务边界和目标
代理人需要明确的目标。模糊的目标会导致行为混乱，代理人采取无关紧要的行动，或者从未意识到任务已经完成。你的任务定义应明确成功应有的样子以及适用的约束条件。
对于客服人员来说，成功可能是解决客户的问题，或正确地向真人反映。限制可能包括绝不能承诺超过一定金额的退款。这些界限防止代理人在追求目标时采取不当行为。
写出明确的目标标准，供代理检查。不要说“帮助用户”，而是明确“用知识库回答用户的问题，或告知他们问题需要人类协助”。具体目标有助于进行具体评估。
第三步：为你的经纪人选择合适的工具
工具是你的代理可以调用来与环境交互的函数。这些任务可能包括搜索数据库、调用API、执行代码、读取文件或发送消息。你提供的工具定义了经纪人的能力。
从最简的工具集开始。每个工具都会增加复杂性和潜在的故障模式。如果你的代理需要获取信息，就给它一个搜索工具。如果需要执行计算，提供计算器或代码执行工具。如果需要执行动作，就为这些动作提供具体功能。
在代理提示中清晰记录每个工具。包括工具的用途、所需参数以及预期的输出。良好的工具描述帮助经纪人为每种情况选择合适的工具。描述不当会导致工具误用和错误。
在你的工具中实施正确的错误处理。当工具失效时，返回有用的错误信息，帮助客服理解问题所在，并尝试不同的方法。
阅读《什么是代理式工作流程？》模式、用例、示例等，帮助理解如何用工具、内存和检索功能来增强大型语言模型，构建代理和工作流程。如果你想通过构建学习，可以看《Agentic AI Python实视频教程》。
第四步：设计有效的提示和说明
你代理的系统提示就是它的说明书。该提示解释了代理的目的、可用的工具、如何推理问题以及如何格式化其回复。提示质量直接影响代理的可靠性。
用清晰的部分结构你的提示：代理人的角色和目标、可用的工具及其使用方法、推理策略、输出格式要求，以及约束或规则。用例子向客服展示如何处理常见场景。
包含明确的推理指导。告诉代理一步步思考，在行动前核实信息，承认不确定性，并在需要时请求澄清。这些元认知指令提升决策质量。
对于复杂任务，教代理在执行前制定计划。一个由代理人概述其方法的规划步骤，通常比直接行动更连贯地执行。
步骤5：实现稳健状态和内存管理
特工跨多个回合运作，在工作中逐步建立上下文。有效管理状态和内存是必要的。代理需要访问对话记录、之前作的结果以及它收集到的任何中间数据。
请谨慎设计您的州代表。代理人需要跟踪哪些信息？对于研究代理来说，这可能包括已尝试过的查询、找到的来源和提取的信息。对于调度代理，可能包括可用时间隙、参与者偏好和约束条件。
考虑代币限制。长时间对话可能超过上下文窗口，迫使你实施内存管理策略。
摘要将旧有互动压缩为简明扼要的摘要，同时保留关键事实。 滑动窗口可以详细记录最近的交流，而旧的上下文则被压缩或省略。 选择性保留识别并保留重要信息——如用户偏好、任务目标或重要决策——同时去除不那么相关的细节。
对于复杂的智能体，应实现短期和长期记忆。短期记忆包含当前任务所需的即时语境。长期记忆存储应在会话间持续存在的信息，如用户偏好、学习模式或参考数据。将长期记忆存储在数据库或矢量存储中，代理在需要时可以查询。
让状态变化对代理可见。当动作改变状态时，明确向代理展示发生了什么变化。这有助于它理解自身行动的影响，并据此规划下一步。格式化状态更新时要一致，这样智能体才能可靠地解析和推理。
你可以阅读mem0团队的《AI Agent Memory： What， Why and How Work》一书，了解AI智能体内存的详细概述。
第六步：安装护栏和安全措施
代理系统需要约束以防止有害或无意行为。这些护栏在多个层面运作：代理可以访问哪些工具，这些工具可以执行哪些作，以及代理可以自主做出哪些决策。
为高风险行动实施行动确认。在代理发送邮件、进行购买或删除数据之前，必须强制人工审核。这种人为参与的做法防止了代价高昂的错误，同时仍为日常任务提供自动化。
明确限制客服的行为。最大循环迭代次数防止无限循环。最大成本预算防止外部系统过载。速率限制防止外部系统过载。
监测故障模式。如果代理人反复尝试同样的失败动作，就要介入。如果它开始产生不存在的工具调用幻觉，就停止它。如果它偏离任务，就重新引导它。实施断路器，在出现问题时停止执行。
记录所有代理的行动和决策。这条审计轨迹对于调试和理解代理在生产环境中的行为非常宝贵。当出现问题时，日志会准确显示客服当时的想法和行为。
你可以查看James Briggs的《高级护栏AI代理》教程了解更多信息。
第七步：持续测试、评估与改进
代理行为比单回合完成更难预测。你无法预见所有情况，因此严格的测试至关重要。创建涵盖常见场景、边缘情况和失败模式的测试用例。
评估任务完成度和行为质量。代理人达成了目标吗？它效率高吗？它遵循了指令和约束吗？它是否正确处理了错误？所有这些维度都很重要。
对抗输入测试：
如果工具返回了意外数据怎么办？ 如果用户给出了相互矛盾的指令怎么办？ 如果外部API宕机怎么办？
强大的代理能够优雅地处理这些问题，而非崩溃。还应尽可能定量地衡量性能。跟踪成功率、完成步骤数、工具使用模式和每项任务成本。这些指标帮助你识别改进并发现回归问题。
用户反馈非常重要。真实使用能揭示测试忽略的问题。当用户报告问题时，回顾代理的决策过程，了解问题所在。是提示性问题？工具问题？推理失败？利用这些洞察提升你的代理。
如果你有兴趣了解更多，可以参加“评估人工智能代理”课程，DeepLearning.AI。
结论
代理人工智能是一个令人兴奋的领域，已经获得了极大的关注和广泛应用。因此，总会有新的框架和改进的设计模式。
紧跟发展至关重要。但像设定明确目标、合适的工具、好的提示、稳健的状态和内存管理、适当的防护措施以及持续评估这些基本原则是不会改变的。所以专注于他们。
一旦掌握了这些基础，你就能构建可靠解决真实问题的代理。令人印象深刻的演示与生产准备的代理之间的区别在于深思熟虑的设计、细致的约束管理以及严格的测试和评估。继续建造！另外，如果你想自学代理人工智能，可以看看《代理人工智能：自学路线图》，了解一个结构化的学习路径。
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