AI Agent Workflow：Andrew Ng谈AI Agent四大设计模式

DeepLearning.AI 和 AI Fund 的创始人 Andrew Ng 在 Sequoia Capital 的 AI Ascent 大会上演讲，讨论了下一代人工智能代理工作流程以及它们可能大幅推动人工智能发展（甚至可能超过即将到来的下一代基础模型）的潜力。

近年来，人工智能技术发展迅速，各种AI模型层出不穷。然而，传统的AI模型通常采用非代理工作流程，即用户输入一个提示，模型立即生成一个响应。这种方式缺乏灵活性和迭代性，限制了AI模型的能力。

为了克服这一局限，AI代理工作流程应运而生。AI代理可以与环境交互，并根据反馈调整其行为，从而完成更复杂的任务。斯坦福大学教授、Coursera创始人Andrew Ng认为，AI代理将极大地扩展AI的能力，并可能成为通往通用人工智能（AGI）道路上的重要一步。

AI代理工作流优势

与传统的非代理工作流程相比，AI代理工作流程具有以下优势：

• AI代理可以通过迭代和反馈不断改进其输出，从而获得更高的性能。Andrew Ng团队的案例研究表明，使用代理工作流程的GPT-3.5模型在代码生成任务上的表现甚至优于GPT-4。

• AI代理可以根据环境的变化调整其行为，从而更灵活地完成任务。

• AI代理可以自主地执行任务，而无需人工干预。

AI代理四大设计模式

Andrew Ng总结了AI代理的四大设计模式：

1、Reflection 评估

AI代理可以评估自身的输出，并根据评估结果进行改进。例如，代码代理可以检查自己生成的代码并修复错误。

2、Tool use 工具调用

AI代理可以利用现有的工具和模型来完成任务。例如，LLM可以利用搜索引擎、代码生成器等工具来获取信息和执行操作。

3、Planging 任务规划

AI代理可以制定计划并执行多步骤任务。例如，图像生成代理可以分解任务，并按顺序执行每个步骤。

4、Multi-agent collaboration 对代理协作

多个AI代理可以协同工作，完成更复杂的任务。例如，ChatDev项目中的多个代理可以模拟软件开发团队，协作开发游戏。

机遇与挑战

AI代理技术的发展将为我们带来巨大的机遇，但也带来了一些新的挑战。

一方面，AI代理可以帮助我们完成更复杂的任务，提高工作效率，并推动AI向AGI方向发展。另一方面，AI代理也需要更长的响应时间和更高的计算资源。此外，AI代理的社会和伦理影响也需要认真考虑。

总而言之，AI代理技术的发展前景光明，但也需要我们认真思考和应对各种挑战。相信在未来，AI代理技术将为我们的生活和工作带来更多便利和可能性。