智能體的意義何在？你或許自問，既然能夠獨立編碼，為何還要依賴像AutoGen這樣的框架？這種疑惑並不罕見。我經常聽到類似的質疑。但本文將帶你深入智能體設計模式的精髓——一種超越基礎編程的高效方法論。這些模式不僅助力構建AI系統，更使智能體能夠執行任務、委派任務、驗證結果，甚至協同合作，以應對復雜挑戰。準備好將你的AI技能提升到新層次瞭嗎？讓我們開始吧！
2 雙智能體模式（Two-Agent Pattern）2.1 場景：聊天機器人取代UI表單我們從一個問題開始：如何將應用程序中的表單替換為聊天機器人？用戶應該能夠用自然語言創建或修改數據。
例如，用戶說“我想創建一個新賬戶”，聊天機器人應該能夠提出所有相關問題，填寫表格並提交，同時記住已經填寫的內容。
2.2 挑戰這聽起來簡單，但實際上，如果聊天機器人直接處理所有請求，很快就會變得難以管理。
隨著對話的深入，機器人可能會忘記已經問過的問題，或者無法收集所有必要的信息，導致用戶體驗不佳。
2.3 解決方案這就是雙智能體模式發揮作用的地方。
我們不是讓聊天機器人直接響應用戶，而是讓它與一個“伴侶”智能體進行內部對話，分擔責任。
在我們的示例中，我們可以將工作分配給兩個智能體：
聊天機器人智能體：負責與用戶的對話，防止對話偏離主題。表單智能體：負責記住表單字段並跟蹤進度。
雙智能體模式
在這個解決方案中，聊天機器人智能體收到用戶的消息後，會將其轉發給表單智能體，以確定用戶是否提供瞭新信息。表單智能體存儲這些信息，並計算出還需要詢問哪些字段，然後提示聊天機器人智能體提出這些問題。
由於表單智能體不直接處理整個對話，它不會受到漫長對話歷史的影響。
3 反射模式（Reflection Pattern）3.1 場景：知識庫驅動的 RAG 聊天機器人考慮一個場景，您構建瞭一個聊天機器人，它通過從知識庫中提取信息來回答問題，用於提供政策或法律建議等重要任務。
3.2 挑戰構建基於檢索的聊天機器人（RAG）時，常見的挑戰是確保信息的準確性。錯誤或不相關的回答可能導致嚴重後果。
3.3 解決方案反射模式是一種特殊版本的雙智能體模式，可以解決這個問題。
在這個模式中，我們引入一個“校驗器”智能體。在聊天機器人發送響應之前，校驗器智能體會檢查：
真實性：答案是否基於從檢索管道中提取的信息塊，還是聊天機器人在虛構信息？相關性：答案（和檢索到的信息塊）是否真正與用戶的問題相關？如果校驗器發現問題，它可以指示聊天機器人重新嘗試或調整響應。它還可以標記某些信息塊為不相關，以防止它們再次被錯誤使用。
這種系統確保對話的準確性和相關性，特別是在需要高準確性的環境中。
反射模式