本文轉(zhuǎn)自：Coggle數(shù)據(jù)科學(xué)

AI 智能體領(lǐng)域發(fā)展迅猛，但許多資源仍然過(guò)于抽象和理論化。創(chuàng)建此項(xiàng)目的目的是為開(kāi)發(fā)者、研究人員和AI愛(ài)好者提供一條結(jié)構(gòu)化、實(shí)用且深入的學(xué)習(xí)路徑，以掌握構(gòu)建智能系統(tǒng)的藝術(shù)。

https://github.com/FareedKhan-dev/all-agentic-architectures

從理論到實(shí)際代碼：每種架構(gòu)不僅有解釋，而且都在可運(yùn)行的Jupyter Notebook中進(jìn)行了端到端的實(shí)現(xiàn)。

結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)路徑：Notebooks 的順序經(jīng)過(guò)精心編排，循序漸進(jìn)地構(gòu)建概念，從基礎(chǔ)模式到高度先進(jìn)、多智能體和自我意識(shí)系統(tǒng)。

真實(shí)世界場(chǎng)景：示例都基于實(shí)際應(yīng)用——金融分析、編程、社交媒體管理、醫(yī)療分診等，使概念立即可用。

第 1 部分：基礎(chǔ)模式 (Notebooks 1-4)

涵蓋增強(qiáng)單個(gè)智能體的基本構(gòu)建塊：Reflection（反思）、Tool Use（工具使用）、ReAct（推理/行動(dòng)循環(huán)）和 Planning（規(guī)劃）。

第 2 部分：多智能體協(xié)作 (Notebooks 5, 7, 11, 13)

探索智能體如何協(xié)同工作：Multi-Agent Systems（多智能體團(tuán)隊(duì)）、Meta-Controller（智能路由器）、Blackboard Systems（共享內(nèi)存協(xié)作）和 Ensemble（并行多樣化分析）。

第 3 部分：高級(jí)記憶與推理 (Notebooks 8, 9, 12)

專注于智能體如何進(jìn)行更深入的思考和記憶：Episodic + Semantic Memory（雙重記憶系統(tǒng)）、Graph World-Model（圖結(jié)構(gòu)化知識(shí)推理）和 Tree of Thoughts（系統(tǒng)化多路徑探索）。

第 4 部分：安全性、可靠性和真實(shí)世界交互 (Notebooks 6, 10, 14, 17)

構(gòu)建可在生產(chǎn)環(huán)境中信任的智能體：Dry-Run Harness（安全模擬/人工審批）、Simulator（行動(dòng)前模擬）、PEV（規(guī)劃、執(zhí)行、驗(yàn)證的錯(cuò)誤恢復(fù)）和 Metacognitive（理解自身局限性）。

第 5 部分：學(xué)習(xí)與適應(yīng) (Notebooks 15, 16)

探索智能體如何隨時(shí)間改進(jìn)和以新穎方式解決問(wèn)題：Self-Improvement Loop（自我改進(jìn)/類RLHF學(xué)習(xí)）和 Cellular Automata（元胞自動(dòng)機(jī)，簡(jiǎn)單規(guī)則產(chǎn)生復(fù)雜全局行為）。

智能體架構(gòu) 1：反思 (Reflection)

反思模式將大型語(yǔ)言模型（LLM）從一個(gè)簡(jiǎn)單的、單次通過(guò)的生成器提升為一個(gè)更審慎、更可靠的推理器。它模仿了人類“起草、審閱、編輯”的過(guò)程，讓智能體在返回最終答案之前，先退一步批評(píng)、分析和完善自己的工作。

定義：反思架構(gòu)涉及智能體在返回最終答案之前，批評(píng)和修訂自己的輸出。它從單次生成轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)多步驟的內(nèi)部獨(dú)白：生產(chǎn)（Produce）、評(píng)估（Evaluate）和改進(jìn)（Improve）。

高層工作流：

1. 生成 (Generate)：智能體根據(jù)用戶提示生成初始草稿或解決方案。
2. 批評(píng) (Critique)：智能體切換角色為批評(píng)者，進(jìn)行自我提問(wèn)，例如：“這個(gè)答案有什么問(wèn)題？”、“是否最優(yōu)？”、“有沒(méi)有邏輯錯(cuò)誤或 Bug？”
3. 完善 (Refine)：利用自我批評(píng)的見(jiàn)解，智能體生成最終的、改進(jìn)后的版本。

智能體架構(gòu) 2：工具使用 (Tool Use)

工具使用架構(gòu)是連接大型語(yǔ)言模型（LLM）推理能力與真實(shí)、動(dòng)態(tài)世界的橋梁。它賦予智能體查詢 API、搜索數(shù)據(jù)庫(kù)和訪問(wèn)實(shí)時(shí)信息的能力，從而克服了 LLM 知識(shí)的靜態(tài)局限性。

定義：工具使用架構(gòu)為 LLM 驅(qū)動(dòng)的智能體配備了調(diào)用外部函數(shù)或 API（即“工具”）的能力。智能體能夠自主判斷用戶查詢是否需要外部信息，并決定調(diào)用哪個(gè)工具來(lái)獲取所需數(shù)據(jù)。

高層工作流：

1. 接收查詢 (Receive Query)：智能體接收用戶的請(qǐng)求。
2. 決策 (Decision)：智能體分析查詢和可用工具，判斷是否需要工具。
3. 行動(dòng) (Action)：如果需要，智能體格式化對(duì)工具的調(diào)用（例如，帶正確參數(shù)的特定函數(shù)）。
4. 觀察 (Observation)：系統(tǒng)執(zhí)行工具調(diào)用，并將結(jié)果（“觀察結(jié)果”）返回給智能體。
5. 合成 (Synthesis)：智能體將工具的輸出整合到其推理過(guò)程中，生成一個(gè)最終的、有事實(shí)依據(jù)的答案。

智能體架構(gòu) 3：ReAct (Reason + Act)

ReAct (Reason + Act，即“推理 + 行動(dòng)”)是一種關(guān)鍵的智能體架構(gòu)，它彌合了簡(jiǎn)單的工具使用和復(fù)雜的、多步驟問(wèn)題解決之間的差距。它的核心創(chuàng)新在于允許智能體動(dòng)態(tài)地交錯(cuò)推理和行動(dòng)，從而成為一個(gè)自適應(yīng)的問(wèn)題解決者。

定義：ReAct 架構(gòu)是一種設(shè)計(jì)模式，智能體在其中交替進(jìn)行推理步驟和行動(dòng)。智能體不是預(yù)先規(guī)劃所有步驟，而是生成關(guān)于其下一步行動(dòng)的內(nèi)部思考，然后執(zhí)行一個(gè)行動(dòng)（如調(diào)用工具），觀察結(jié)果，并利用新信息生成下一個(gè)思考和行動(dòng)。這創(chuàng)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)和自適應(yīng)的循環(huán)。

高層工作流：

1. 接收目標(biāo) (Receive Goal)：智能體接收一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)。
2. 思考 (Think / Reason)：智能體生成一個(gè)內(nèi)部思考，例如：“為了回答這個(gè)問(wèn)題，我首先需要找到信息 X。”
3. 行動(dòng) (Act)：根據(jù)思考，智能體執(zhí)行一個(gè)行動(dòng)，通常是調(diào)用工具（例如：search_api('X')）。
4. 觀察 (Observe)：智能體接收到工具返回的結(jié)果。
5. 重復(fù) (Repeat)：智能體將觀察結(jié)果納入其上下文，返回第 2 步，生成一個(gè)新的思考（例如：“好的，既然我有了 X，我現(xiàn)在需要用它來(lái)找到 Y?！保?。這個(gè)循環(huán)持續(xù)進(jìn)行，直到總體目標(biāo)達(dá)成。

智能體架構(gòu) 4：規(guī)劃 (Planning)

規(guī)劃 (Planning)架構(gòu)在智能體的推理過(guò)程中引入了至關(guān)重要的 **預(yù)見(jiàn)性 (foresight)**。與 ReAct 模式（步步為營(yíng)、即時(shí)反應(yīng)）不同，規(guī)劃智能體在采取任何行動(dòng)之前，會(huì)先將一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)分解成一系列更小、可管理的子目標(biāo)，制定一個(gè)完整的“作戰(zhàn)計(jì)劃”。

定義：規(guī)劃架構(gòu)涉及智能體在開(kāi)始執(zhí)行之前，將復(fù)雜的總目標(biāo)明確分解為一個(gè)詳細(xì)的、按順序排列的子任務(wù)列表。初始規(guī)劃階段的輸出是一個(gè)具體的、循序漸進(jìn)的計(jì)劃，智能體隨后將有條不紊地遵循該計(jì)劃來(lái)解決問(wèn)題。

高層工作流：

1. 接收目標(biāo) (Receive Goal)：智能體接收一個(gè)復(fù)雜任務(wù)。
2. 規(guī)劃 (Plan)：專門(mén)的“規(guī)劃器 (Planner)”組件分析目標(biāo)，并生成一個(gè)有序的子任務(wù)列表，例如：["查找事實(shí) A", "查找事實(shí) B", "使用 A 和 B 計(jì)算 C"]。
3. 執(zhí)行 (Execute)：一個(gè)“執(zhí)行器 (Executor)”組件按照計(jì)劃，順序執(zhí)行每個(gè)子任務(wù)，并根據(jù)需要使用工具。
4. 合成 (Synthesize)：一旦計(jì)劃中的所有步驟都完成，一個(gè)最終組件會(huì)整合執(zhí)行步驟的結(jié)果，生成一個(gè)連貫的最終答案。

智能體架構(gòu) 5：多智能體系統(tǒng) (Multi-Agent Systems)

多智能體系統(tǒng) (Multi-Agent System, MAS)是最強(qiáng)大和靈活的架構(gòu)之一。它超越了單個(gè)智能體的概念，轉(zhuǎn)而模擬一個(gè)由專業(yè)化智能體組成的團(tuán)隊(duì)，通過(guò)協(xié)作來(lái)解決問(wèn)題。每個(gè)智能體都有獨(dú)特的角色、個(gè)性和技能集，模仿了人類專家團(tuán)隊(duì)的工作方式。

定義：多智能體系統(tǒng)是一種架構(gòu)，其中一組截然不同、高度專業(yè)的智能體通過(guò)協(xié)作（有時(shí)是競(jìng)爭(zhēng)）來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)共同目標(biāo)。系統(tǒng)使用一個(gè)中央控制器或定義的工作流協(xié)議來(lái)管理智能體之間的通信和任務(wù)路由。

高層工作流：

1. 分解 (Decomposition)：主控制器或用戶提供一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)。
2. 角色定義 (Role Definition)：系統(tǒng)根據(jù)智能體的定義角色（例如：‘研究員’、‘編碼員’、‘評(píng)論家’、‘作家’）將子任務(wù)分配給專業(yè)的智能體。
3. 協(xié)作 (Collaboration)：智能體執(zhí)行各自的任務(wù)，通常是并行或順序進(jìn)行。它們將輸出傳遞給彼此或一個(gè)中心“黑板”。
4. 合成 (Synthesis)：最后一個(gè)“管理員”或“合成器”智能體收集所有專業(yè)智能體的輸出，并組裝成最終的、整合后的響應(yīng)。

智能體架構(gòu) 6：規(guī)劃器執(zhí)行器驗(yàn)證器 (PEV)

規(guī)劃器執(zhí)行器驗(yàn)證器 (PlannerExecutorVerifier, PEV)架構(gòu)引入了智能體系統(tǒng)中至關(guān)重要的魯棒性 (robustness)和自我修正 (self-correction)層。它借鑒了嚴(yán)格的軟件工程和質(zhì)量保證流程，即工作只有在經(jīng)過(guò)驗(yàn)證后才算“完成”。

定義：PlannerExecutorVerifier (PEV)架構(gòu)是一種三階段工作流，它明確分離了規(guī)劃、執(zhí)行和驗(yàn)證的行為。它確保在智能體繼續(xù)下一步之前，對(duì)每一步的輸出進(jìn)行驗(yàn)證，從而創(chuàng)建了一個(gè)魯棒的、自我修正的循環(huán)。

高層工作流：

1. 規(guī)劃 (Plan)：‘規(guī)劃器’智能體將高層目標(biāo)分解成一系列具體的、可執(zhí)行的步驟。
2. 執(zhí)行 (Execute)：‘執(zhí)行器’智能體執(zhí)行計(jì)劃中的下一個(gè)步驟并調(diào)用相應(yīng)的工具。
3. 驗(yàn)證 (Verify)：‘驗(yàn)證器’智能體檢查執(zhí)行器的輸出。它檢查正確性、相關(guān)性和潛在錯(cuò)誤，然后給出判斷：該步驟是成功還是失??？
4. 路由與迭代 (Route & Iterate)：根據(jù)驗(yàn)證器的判斷，路由器決定下一步行動(dòng)：

• 如果步驟成功且計(jì)劃未完成，返回執(zhí)行器執(zhí)行下一步。
• 如果步驟失敗，返回規(guī)劃器創(chuàng)建一個(gè)新的計(jì)劃，通常會(huì)提供失敗的上下文，使新計(jì)劃更智能。
• 如果步驟成功且計(jì)劃完成，進(jìn)入最終合成步驟。

智能體架構(gòu) 7：黑板系統(tǒng) (Blackboard Systems)

黑板系統(tǒng) (Blackboard System)是一種強(qiáng)大且高度靈活的多智能體協(xié)作模式。它借鑒了人類專家團(tuán)隊(duì)圍繞一塊實(shí)體黑板共同解決復(fù)雜問(wèn)題的理念。

與僵硬、預(yù)定義的智能體傳遞序列不同，黑板系統(tǒng)具有一個(gè)中央的、共享數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)（即“黑板”）。智能體可以在黑板上讀取問(wèn)題的當(dāng)前狀態(tài)，并寫(xiě)下它們的貢獻(xiàn)。一個(gè)動(dòng)態(tài)控制器持續(xù)觀察黑板，并根據(jù)解決問(wèn)題所需的內(nèi)容，決定下一步激活哪個(gè)專業(yè)智能體。這實(shí)現(xiàn)了一種機(jī)會(huì)主義 (opportunistic)和自發(fā)涌現(xiàn) (emergent)的工作流程。

定義：黑板系統(tǒng)是一種多智能體架構(gòu)，其中多個(gè)專業(yè)智能體通過(guò)讀取和寫(xiě)入一個(gè)名為“黑板”的共享中央數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)進(jìn)行協(xié)作。一個(gè)控制器或調(diào)度器根據(jù)黑板上不斷演變的解決方案狀態(tài)，動(dòng)態(tài)地決定下一個(gè)應(yīng)該采取行動(dòng)的智能體。

高層工作流：

1. 共享內(nèi)存（黑板）：中央數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保存問(wèn)題的當(dāng)前狀態(tài)，包括用戶請(qǐng)求、中間發(fā)現(xiàn)和部分解決方案。
2. 專業(yè)智能體：一組獨(dú)立的智能體（擁有特定專業(yè)知識(shí)）持續(xù)監(jiān)控黑板。
3. 控制器 (Controller)：一個(gè)中央“控制器”智能體監(jiān)控黑板，分析當(dāng)前狀態(tài)，并決定哪個(gè)專業(yè)智能體最適合做出下一個(gè)貢獻(xiàn)。
4. 機(jī)會(huì)主義激活：控制器激活選定的智能體。該智能體從黑板上讀取相關(guān)數(shù)據(jù)，執(zhí)行任務(wù)，并將發(fā)現(xiàn)結(jié)果寫(xiě)回黑板。
5. 迭代：過(guò)程重復(fù)，控制器以動(dòng)態(tài)序列激活不同的智能體，直到確定黑板上的解決方案已完成。

智能體架構(gòu) 8：情景記憶 + 語(yǔ)義記憶堆棧

標(biāo)準(zhǔn)的聊天機(jī)器人記憶是短暫的，只持續(xù)一個(gè)會(huì)話。為了構(gòu)建一個(gè)能夠隨著用戶學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)的個(gè)性化智能體，我們需要一種更強(qiáng)大的解決方案。該架構(gòu)通過(guò)結(jié)合兩種不同的記憶類型，模擬了人類的認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化的記憶體系：

通過(guò)結(jié)合這兩種記憶，智能體不僅能回憶起過(guò)去的對(duì)話，還能建立一個(gè)豐富、相互關(guān)聯(lián)的知識(shí)庫(kù)，從而實(shí)現(xiàn)深度個(gè)性化和上下文感知的交互。

該架構(gòu)引入了一個(gè)完整的循環(huán)，涵蓋了記憶的檢索（Recall）和創(chuàng)建（Encoding）：

1. 交互 (Interaction)：用戶發(fā)起查詢。
2. 記憶檢索（回憶）：智能體查詢兩個(gè)記憶系統(tǒng)：

• 情景記憶：搜索向量存儲(chǔ)，查找相似的過(guò)往對(duì)話。
• 語(yǔ)義記憶：查詢圖數(shù)據(jù)庫(kù)，查找與查詢相關(guān)的實(shí)體和事實(shí)。
• 增強(qiáng)生成 (Augmented Generation)：檢索到的記憶被添加到 LLM 的提示上下文，使模型能夠生成一個(gè)了解過(guò)去交互和已習(xí)得事實(shí)的個(gè)性化響應(yīng)。
• 記憶創(chuàng)建（編碼）：交互完成后，后臺(tái)進(jìn)程分析對(duì)話：
  • 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)潔的輪次摘要（新的情景記憶）。
  • 提取關(guān)鍵實(shí)體和關(guān)系（新的語(yǔ)義記憶）。
• 記憶存儲(chǔ)：新的情景摘要被嵌入并保存到向量存儲(chǔ)中。新的語(yǔ)義事實(shí)以節(jié)點(diǎn)和邊的形式寫(xiě)入圖數(shù)據(jù)庫(kù)。

智能體架構(gòu) 9：思維樹(shù)規(guī)劃 (Tree-of-Thoughts, ToT)

ToT 智能體不是生成單一的、順序的推理線，而是在問(wèn)題的每個(gè)階段生成多個(gè)候選的“思維”或下一步。然后，它評(píng)估這些思維，修剪 (pruning)無(wú)效或前景不佳的分支，并擴(kuò)展 (expanding)最有希望的分支。這創(chuàng)建了一個(gè)搜索樹(shù)，智能體可以在其中回溯、探索替代方案，并系統(tǒng)地導(dǎo)航復(fù)雜的問(wèn)題空間。

定義：思維樹(shù) (Tree-of-Thoughts, ToT)是一種智能體推理框架，其中問(wèn)題解決被建模為在樹(shù)中進(jìn)行的搜索。智能體同時(shí)探索多個(gè)推理路徑（分支）。在每一步，它生成潛在的下一步（“思維”），評(píng)估其可行性，并決定繼續(xù)探索哪些路徑，從而有效地修剪搜索空間。

高層工作流：

1. 分解 (Decomposition)：問(wèn)題被分解成一系列步驟或思維。
2. 思維生成 (Thought Generation)：對(duì)于問(wèn)題的當(dāng)前狀態(tài)，智能體生成多個(gè)潛在的下一步或思維。這在搜索樹(shù)中創(chuàng)建了分支。
3. 狀態(tài)評(píng)估 (State Evaluation)：每一個(gè)新思維（導(dǎo)致新?tīng)顟B(tài)）都會(huì)被一個(gè)“批評(píng)者”或驗(yàn)證函數(shù)評(píng)估，評(píng)估其：

• 有效性 (Validity)：該行動(dòng)是否符合問(wèn)題規(guī)則？
• 進(jìn)度 (Progress)：該行動(dòng)是否讓我們更接近解決方案？
• 修剪與擴(kuò)展 (Pruning & Expansion)：無(wú)效或前景不佳的分支被修剪。智能體隨后從最有希望的活躍分支繼續(xù)，重復(fù)思維生成過(guò)程。
• 解決方案 (Solution)：過(guò)程持續(xù)到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)。解決方案就是從根節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)狀態(tài)的思維路徑。

智能體被構(gòu)建為一個(gè)LangGraph圖，其核心邏輯是一個(gè)循環(huán)：

1. 初始化：設(shè)置初始狀態(tài)。
2. 擴(kuò)展 (Expand)：遍歷當(dāng)前所有活躍路徑，使用get_possible_moves函數(shù)生成所有有效的下一步（思維），創(chuàng)建新的分支。
3. 修剪 (Prune)：檢查新路徑：

• 有效性檢查：盡管生成函數(shù)已保證有效，但在此處可進(jìn)行額外檢查。
• 循環(huán)檢查：如果路徑的最后一個(gè)狀態(tài)在之前出現(xiàn)過(guò)（形成循環(huán)），則修剪該路徑。

• 檢查解決方案：如果任何活躍路徑達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)，則停止。否則，回到擴(kuò)展步驟。

智能體架構(gòu) 10：模擬器 / 心智模型在環(huán) (Simulator-in-the-Loop)

核心思想是讓智能體以非常具體的方式“三思而后行”。智能體不會(huì)立即在現(xiàn)實(shí)世界中執(zhí)行提議的行動(dòng)，而是首先在環(huán)境的內(nèi)部模擬版本中測(cè)試該行動(dòng)。通過(guò)觀察這個(gè)安全沙盒中可能產(chǎn)生的后果，智能體可以評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、完善策略，然后才在現(xiàn)實(shí)中執(zhí)行一個(gè)更經(jīng)過(guò)深思熟慮的行動(dòng)。

定義：模擬器或心智模型在環(huán)架構(gòu)涉及一個(gè)智能體，它利用其環(huán)境的內(nèi)部模型來(lái)模擬潛在行動(dòng)的結(jié)果，然后再執(zhí)行這些行動(dòng)。這使智能體能夠進(jìn)行 **假設(shè)分析 (what-if analysis)**、預(yù)測(cè)后果，并優(yōu)化其計(jì)劃以確保安全性和有效性。

高層工作流：

1. 觀察 (Observe)：智能體觀察現(xiàn)實(shí)環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)。
2. 提議行動(dòng) (Propose Action)：智能體的規(guī)劃模塊根據(jù)目標(biāo)和當(dāng)前狀態(tài)，生成一個(gè)高層次的擬議行動(dòng)或策略。
3. 模擬 (Simulate)：智能體將環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)分叉 (forks)到一個(gè)沙盒模擬中。它應(yīng)用擬議的行動(dòng)，并向前運(yùn)行模擬以觀察一系列可能的結(jié)果。
4. 評(píng)估與完善 (Assess & Refine)：智能體分析模擬結(jié)果。該行動(dòng)是否導(dǎo)致了期望的結(jié)果？是否存在不可預(yù)見(jiàn)的負(fù)面后果？基于此評(píng)估，它將最初的提案完善為一個(gè)最終、具體的行動(dòng)。
5. 執(zhí)行 (Execute)：智能體在真實(shí)環(huán)境中執(zhí)行最終、完善后的行動(dòng)。
6. 重復(fù) (Repeat)：循環(huán)從現(xiàn)實(shí)環(huán)境的新?tīng)顟B(tài)開(kāi)始。

智能體架構(gòu) 12：圖 / 世界模型記憶 (Graph / World-Model Memory)

基于圖的智能體不將信息存儲(chǔ)為孤立的文本塊，而是將傳入數(shù)據(jù)解析為實(shí)體（節(jié)點(diǎn)）和關(guān)系（邊），從而創(chuàng)建一個(gè)豐富、可查詢的知識(shí)圖譜。智能體隨后可以通過(guò)遍歷該圖譜來(lái)回答復(fù)雜問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)隱藏在非結(jié)構(gòu)化文本中的洞察。

定義：圖 / 世界模型記憶是一種智能體架構(gòu)，其中知識(shí)存儲(chǔ)在結(jié)構(gòu)化的圖數(shù)據(jù)庫(kù)中。信息被表示為節(jié)點(diǎn)（實(shí)體，如人、地點(diǎn)、概念）和邊（它們之間的關(guān)系）。這創(chuàng)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)的“世界模型”，智能體可以基于此進(jìn)行推理。

高層工作流：

1. 信息攝取 (Information Ingestion)：智能體接收非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本、文檔等）。
2. 知識(shí)提取 (Knowledge Extraction)：一個(gè)由 LLM 驅(qū)動(dòng)的流程解析信息，識(shí)別關(guān)鍵實(shí)體及其相互連接的關(guān)系。
3. 圖譜更新 (Graph Update)：提取的節(jié)點(diǎn)和邊被添加或更新到持久化的圖數(shù)據(jù)庫(kù)中（如 Neo4j）。
4. 問(wèn)答 / 推理 (Question Answering / Reasoning)：當(dāng)被問(wèn)及問(wèn)題時(shí)，智能體執(zhí)行以下步驟：a. 將自然語(yǔ)言問(wèn)題轉(zhuǎn)換為正式的圖查詢語(yǔ)言（例如：Neo4j 的 Cypher）。 b. 對(duì)圖譜執(zhí)行查詢以檢索相關(guān)的子圖或事實(shí)。c. 將查詢結(jié)果合成為自然語(yǔ)言答案。
   

使用具有結(jié)構(gòu)化輸出（Pydantic）的 LLM 作為知識(shí)提取器。它讀取文本，并以Node和Relationship的形式提取實(shí)體和關(guān)系（關(guān)系類型被大寫(xiě)，如ACQUIRED）。

智能體處理了三份相互關(guān)聯(lián)但獨(dú)立的文件，逐步構(gòu)建知識(shí)圖譜：

• 文檔 1：AlphaCorpACQUIREDBetaSolutions。
• 文檔 2：Dr. Evelyn ReedWORKS_FORAlphaCorp，AlphaCorpPRODUCESQuantumLeap AI。
• 文檔 3：Innovate Inc. 的 NeuraGenCOMPETES_WITHQuantumLeap AI。 該智能體實(shí)現(xiàn)了文本到 Cypher的完整管道：

1. 生成 Cypher 查詢：LLM 將自然語(yǔ)言問(wèn)題轉(zhuǎn)換為 Cypher 語(yǔ)句。
2. 執(zhí)行查詢：在 Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫(kù)上運(yùn)行 Cypher 語(yǔ)句以獲取上下文。
3. 合成最終答案：LLM 基于查詢結(jié)果提供自然語(yǔ)言答案。

智能體架構(gòu) 13：并行探索 + 集成決策 (Parallel Exploration + Ensemble Decision)

通過(guò)對(duì) AI 智能體應(yīng)用“群體的智慧”原則，解決了單個(gè) LLM 固有的不確定性和潛在偏差問(wèn)題。不依賴于單一的推理線，而是同時(shí)衍生出多個(gè)獨(dú)立的智能體，從不同的視角分析問(wèn)題。每個(gè)智能體遵循自己的推理路徑，如同專家委員會(huì)中的不同專家。然后，一個(gè)最終的“聚合器”智能體收集并合成它們的個(gè)人結(jié)論，權(quán)衡不同的觀點(diǎn)，找出共識(shí)和沖突，從而產(chǎn)生一個(gè)更細(xì)致、更可靠的最終答案。

定義：并行探索 + 集成決策是一種智能體架構(gòu)，其中一個(gè)問(wèn)題由多個(gè)獨(dú)立的智能體或推理路徑同時(shí)處理。然后，通過(guò)一個(gè)單獨(dú)的智能體（通常是聚合器），采用投票、建立共識(shí)或合成等方法，將所有單獨(dú)的輸出進(jìn)行集成，從而得出最終、更健壯的結(jié)論。

高層工作流：

1. 扇出（并行探索）：用戶查詢被分發(fā)給 N 個(gè)獨(dú)立的專業(yè)智能體。這些智能體通常被賦予不同的指令、角色或工具，以鼓勵(lì)分析方法的多樣性。
2. 獨(dú)立處理：每個(gè)智能體單獨(dú)處理問(wèn)題，生成自己的完整分析、結(jié)論或答案。
3. 扇入（聚合）：收集所有 N 個(gè)智能體的輸出。
4. 合成（集成決策）：最終的“聚合器”或“裁決者”智能體接收所有單個(gè)輸出。它的任務(wù)是分析這些觀點(diǎn)，找出共同點(diǎn)，權(quán)衡沖突的證據(jù)，并合成一個(gè)全面而平衡的最終答案。

智能體架構(gòu) 14：可觀測(cè)性 + 演習(xí)線束 (Dry-Run Harness)

在沒(méi)有確切知道智能體將要做什么之前，絕不在實(shí)時(shí)環(huán)境中運(yùn)行其行動(dòng)。此架構(gòu)將“三思而后行 (look before you leap)”的過(guò)程正式化。智能體首先在演習(xí)模式（dry_run）下執(zhí)行其計(jì)劃，該模式不會(huì)改變真實(shí)世界，但會(huì)生成詳細(xì)的日志和清晰的行動(dòng)計(jì)劃。然后，此計(jì)劃會(huì)被提交給人類（或自動(dòng)檢查器）批準(zhǔn)，之后才允許最終的實(shí)時(shí)執(zhí)行。

定義：可觀測(cè)性與演習(xí)線束是一種測(cè)試和部署架構(gòu)，它會(huì)攔截智能體的行動(dòng)。它首先在“演習(xí)”或“沙盒”模式下執(zhí)行這些行動(dòng)，模擬行動(dòng)而不會(huì)造成真實(shí)世界的影響。由此產(chǎn)生的計(jì)劃和日志會(huì)被呈現(xiàn)供審閱，只有在明確批準(zhǔn)后，行動(dòng)才會(huì)在實(shí)時(shí)環(huán)境中執(zhí)行。

高層工作流：

1. 智能體提出行動(dòng) (Agent Proposes Action)：智能體確定一個(gè)計(jì)劃或特定的工具調(diào)用。
2. 演習(xí)執(zhí)行 (Dry Run Execution)：線束使用dry_run=True標(biāo)志調(diào)用智能體的計(jì)劃。底層工具被設(shè)計(jì)為識(shí)別此標(biāo)志，并只輸出它們將要做什么，以及相應(yīng)的日志和追蹤。
3. 收集可觀測(cè)性數(shù)據(jù) (Collect Observability Data)：線束捕獲擬議的行動(dòng)、演習(xí)日志和任何相關(guān)的追蹤數(shù)據(jù)。
4. 人類/自動(dòng)化審閱 (Human/Automated Review)：這些可觀測(cè)性數(shù)據(jù)被呈現(xiàn)給審閱者。人類可以檢查正確性、安全性和目標(biāo)一致性。自動(dòng)化系統(tǒng)可以運(yùn)行策略違規(guī)檢查。
5. 批準(zhǔn)/否決決策 (Go/No-Go Decision)：審閱者做出“批準(zhǔn)”或“拒絕”的決定。
6. 實(shí)時(shí)執(zhí)行（在“批準(zhǔn)”時(shí)）：如果獲得批準(zhǔn)，線束會(huì)重新執(zhí)行智能體的行動(dòng)，但這次是dry_run=False，從而使其產(chǎn)生真實(shí)世界的影響。

智能體架構(gòu) 15：自我改進(jìn)循環(huán) (Self-Improvement Loop)

**自我改進(jìn)循環(huán) (Self-Improvement Loop)迭代地完善其輸出，從而達(dá)到更高的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。它是讓智能體隨著時(shí)間從良好的基線水平提升到專家級(jí)表現(xiàn)的機(jī)制。

這個(gè)過(guò)程模仿了人類“做獲得反饋改進(jìn)”的學(xué)習(xí)周期。Notebook 通過(guò)一個(gè)自優(yōu)化 (Self-Refine)工作流來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)：智能體的輸出立即由一個(gè)批評(píng)子智能體進(jìn)行評(píng)估，如果發(fā)現(xiàn)不足，則要求原始智能體根據(jù)可操作的反饋修改其工作。

定義：自我改進(jìn)循環(huán)是一種智能體架構(gòu)，其中智能體的輸出由其自身或另一個(gè)智能體進(jìn)行評(píng)估，并將此評(píng)估用作反饋，以生成一個(gè)經(jīng)過(guò)修訂的、更高質(zhì)量的輸出。當(dāng)這種反饋被存儲(chǔ)并用于隨著時(shí)間推移改善智能體的基線性能時(shí)，它就成為一種持續(xù)學(xué)習(xí)的形式。

高層工作流（自優(yōu)化）：

1. 生成初始輸出 (Generate Initial Output)：主要智能體生成解決方案的第一個(gè)版本（“草稿”）。
2. 批評(píng)輸出 (Critique Output)：批評(píng)智能體（或處于“批評(píng)模式”下的主要智能體）根據(jù)一組預(yù)定義的標(biāo)準(zhǔn)或一般準(zhǔn)則評(píng)估草稿。
3. 決策 (Decision)：系統(tǒng)檢查批評(píng)是否足夠積極以接受輸出。
4. 修訂（循環(huán)）(Revise / Loop)：如果輸出不被接受，原始草稿和批評(píng)者的反饋將傳遞回主要智能體，指示其生成一個(gè)解決反饋的修訂版本。
5. 接受 (Accept)：一旦輸出達(dá)到質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，循環(huán)終止，返回最終版本。

智能體架構(gòu) 16：元胞自動(dòng)機(jī) / 網(wǎng)格系統(tǒng)

在這個(gè)模型中，環(huán)境本身就變成了智能體。網(wǎng)格中的每個(gè)單元格都是一個(gè)微型智能體，擁有自己的狀態(tài)和一套簡(jiǎn)單的規(guī)則，用于根據(jù)其緊鄰的鄰居來(lái)更新?tīng)顟B(tài)。沒(méi)有中央控制器或復(fù)雜的尋路算法。相反，智能的、全局的行為是簡(jiǎn)單局部規(guī)則重復(fù)、同步應(yīng)用后涌現(xiàn) (emerges)出來(lái)的。系統(tǒng)變成了一個(gè)“計(jì)算結(jié)構(gòu)”，通過(guò)信息的波狀傳播來(lái)解決問(wèn)題。

定義：基于網(wǎng)格的智能體系統(tǒng)是一種架構(gòu)，其中大量簡(jiǎn)單的智能體（或“單元格”）排列在一個(gè)空間網(wǎng)格中。每個(gè)智能體都有一個(gè)狀態(tài)，并根據(jù)僅考慮其緊鄰鄰居狀態(tài)的規(guī)則集同步更新其狀態(tài)。復(fù)雜、高層次的模式和問(wèn)題解決能力從這些局部交互中涌現(xiàn)出來(lái)。

高層工作流：

1. 網(wǎng)格初始化 (Grid Initialization)：創(chuàng)建單元格智能體網(wǎng)格，每個(gè)單元格初始化一個(gè)類型（如：障礙物、空白）和一個(gè)狀態(tài)（如：一個(gè)值）。
2. 設(shè)置邊界條件 (Set Boundary Conditions)：一個(gè)或多個(gè)單元格被賦予特殊狀態(tài)以啟動(dòng)計(jì)算（例如，將“目標(biāo)”單元格的值設(shè)置為 0）。
3. 同步時(shí)鐘 (Synchronous Tick)：系統(tǒng)“滴答”向前。在每個(gè)時(shí)鐘周期，每個(gè)單元格根據(jù)其鄰居的當(dāng)前狀態(tài)同時(shí)計(jì)算其下一個(gè)狀態(tài)。
4. 涌現(xiàn) (Emergence)：隨著系統(tǒng)的推進(jìn)，信息像波浪一樣在網(wǎng)格中傳播。這會(huì)創(chuàng)建梯度、路徑和其他復(fù)雜結(jié)構(gòu)。
5. 狀態(tài)穩(wěn)定 (State Stabilization)：系統(tǒng)運(yùn)行直到網(wǎng)格狀態(tài)穩(wěn)定（不再發(fā)生變化），表明計(jì)算已完成。
6. 讀取結(jié)果 (Readout)：問(wèn)題的解決方案直接從網(wǎng)格的最終狀態(tài)中讀取（例如，通過(guò)沿著計(jì)算出的梯度追蹤）。

智能體架構(gòu) 17：反思性元認(rèn)知智能體

元認(rèn)知智能體超越了簡(jiǎn)單的自我反思。它維護(hù)著一個(gè)明確的“自我模型 (Self-Model)”——對(duì)其自身知識(shí)、工具和邊界的結(jié)構(gòu)化表示。當(dāng)面對(duì)一項(xiàng)任務(wù)時(shí)，它的第一步不是解決問(wèn)題，而是根據(jù)其自我模型來(lái)分析問(wèn)題。它會(huì)問(wèn)內(nèi)部問(wèn)題，例如：

• “我是否有足夠的知識(shí)自信地回答這個(gè)問(wèn)題？”
• “這個(gè)主題是否在我指定的專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)？”
• “用戶查詢是否涉及錯(cuò)誤可能帶來(lái)危險(xiǎn)的高風(fēng)險(xiǎn)主題？”

根據(jù)這些答案，它會(huì)選擇一種策略：直接推理、使用專業(yè)工具，或者——最重要的是——當(dāng)任務(wù)超出其已知限制時(shí)上報(bào)給人類。

定義：反思性元認(rèn)知智能體是一種智能體，它維護(hù)并使用關(guān)于其自身能力、知識(shí)邊界和信心水平的明確模型，來(lái)為給定任務(wù)選擇最合適的策略。這種自我建模使其行為更安全、更可靠，尤其是在錯(cuò)誤信息可能有害的領(lǐng)域。

高層工作流：

1. 感知任務(wù) (Perceive Task)：智能體接收用戶請(qǐng)求。
2. 元認(rèn)知分析（自我反思）(Metacognitive Analysis)：智能體的核心推理引擎根據(jù)其自我模型分析請(qǐng)求。它評(píng)估其信心、工具的相關(guān)性，以及查詢是否在其預(yù)定義的操作領(lǐng)域內(nèi)。
3. 策略選擇 (Strategy Selection)：基于分析，智能體選擇以下策略之一：

• 直接推理 (Reason Directly)：適用于高信心、低風(fēng)險(xiǎn)的知識(shí)庫(kù)內(nèi)查詢。
• 使用工具 (Use Tool)：當(dāng)查詢需要智能體通過(guò)工具擁有的特定能力時(shí)。
• 上報(bào)/拒絕 (Escalate/Refuse)：適用于低信心、高風(fēng)險(xiǎn)或超出范圍的查詢。

• 執(zhí)行策略 (Execute Strategy)：執(zhí)行所選擇的路徑。
• 響應(yīng) (Respond)：智能體提供結(jié)果，可能是直接答案、工具增強(qiáng)的答案，或帶有咨詢專家指示的安全拒絕。