構建一個高效運作的 AI Agent 智能體系統有哪些關鍵步驟？在開發過程中，如何提前識別并解決那些可能在系統上線后帶來嚴重問題的隱患？

為了解答這些問題，我們需要將 AI Agent 智能體系統拆分為三個核心模塊：工具、推理和執行。每個模塊都面臨著獨特的挑戰。一個模塊的錯誤可能會連鎖反應，以不可預見的方式影響其他模塊，導致系統故障。例如，信息檢索可能拉取到無關數據；推理錯誤可能導致工作流程不完整或陷入死循環；執行環節在生產環境中可能會出現失誤。

AI Agent 智能體的強度取決于其最薄弱的環節。以下指南將指導你如何設計系統以規避這些風險。我們的目標是：在關鍵時刻打造一個穩定、可預測且具備韌性的 AI Agent 智能體系統。

1、AI Agent 智能體總體架構設計

AI Agent 智能體系統在三個功能性層面上運作：工具層面、推理層面和執行層面。每個層面承擔著獨特的職能，確保代理能夠高效地獲取、分析和響應信息。掌握這些層面之間的相互關系對于構建既實用又具有擴展性的系統至關重要。

以下圖表描繪了這三個層面及其構成要素：

工具層面：構成 AI Agent 智能體系統的基礎。這一層面負責與外部數據源和服務進行交互，涉及 API 調用、向量數據庫、實時運營數據、知識庫以及用戶互動等。它的任務是收集系統所需的原生數據。精心設計的工具可以保障 AI Agent 智能體有效地檢索到相關且高質量的信息。

執行層面：亦稱作協調層面。這一層面負責調解大語言模型（LLM）與外部環境（即工具）之間的互動，并處理用戶交互（如果有的話）。它接收 LLM 關于后續操作的指令，執行這些操作，并將執行結果反饋給推理層面的 LLM。

推理層面：AI Agent 智能體系統的智能中樞。這一層面利用大語言模型（LLM）來處理已檢索的信息，并決定 AI Agent 智能體的下一步行動。它依據上下文、邏輯規則和既定目標來做出決策。不恰當的推理可能會導致錯誤，如進行重復的查詢或采取不一致的行動。

2、AI Agent 智能體工作流設計

執行/編排層是推動 AI Agent 智能體系統行動的核心動力。這一層構成了一個主導的處理循環，其流程大致如下所示：

AI Agent 智能體應用與大語言模型（LLM）的初步交互設定了系統旨在達成的總體目標。這些目標可能包括各種任務，比如：創建房地產清單、撰寫博客文章，或是處理客戶支持應用中待解決的開放式用戶請求。

除了這些指導性指令，還提供了一個可供 LLM 調用的函數庫。每個函數都包含了名稱、描述以及其參數所需的 JSON 模式。以下是一個來自 OpenAI 文檔的簡單函數示例：

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What's the weather like in Boston today?"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_current_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"]
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    }
  ],
  "tool_choice": "auto"
}

大語言模型（LLM）位于推理層，負責確定接下來應該激活哪個函數，以便逐步接近既定目標。

當 LLM 給出響應時，它會明確指出需要調用的函數以及相應的參數值。

依據具體的應用場景以及推理層中 LLM 的運算能力，LLM 有可能指定一系列函數進行調用（在理想情況下，這些函數可以并行執行），之后才會繼續執行處理循環的下一階段。

設定一個退出函數是明智的做法，這樣當推理層完成所有處理任務后，可以通過該函數向執行層發出信號，表明可以順利結束流程。

3、AI Agent 智能體設計原則

乍看之下，這個過程似乎相當直觀。但是，隨著任務復雜度的提升，所需調用的函數列表也在不斷擴展。處理的事務越復雜，推理層出現錯誤的可能性就越大。當你開始整合新的 API、專門的子 AI Agent 智能體和多樣的數據源時，你會意識到，這遠不止是簡單地輸入提示詞并點擊“開始”那么容易。

在下一篇，我們將深入討論模塊化的理念。我們將闡述為何將 AI Agent 智能體系統細分為更小、更專注的子 AI Agent 智能體，可以幫助你繞開單體架構的缺陷。

每個子 AI Agent 智能體負責處理特定領域的事務——比如退貨、訂單處理、產品信息等，這種分工使得主 AI Agent 智能體能夠靈活地分配任務，而無需在單個龐大的提示詞中處理所有可能的函數。

我們將深入研究 AI Agent 智能體間的互動。即便實現了良好的模塊化，創建一個統一接口以便子 AI Agent 智能體能夠以統一的方式進行交流仍然是一大挑戰。我們將探討如何定義明確、標準化的交互流程，確保每個 AI Agent 智能體都能順利完成自己的任務，避免形成復雜難懂的調用和回調網絡。你將了解到為何保持接口的一致性至關重要，以及它如何在問題出現時幫助你進行故障排查和系統升級。

我們將探討數據檢索和檢索增強生成（RAG）。若沒有最新、最相關的數據支持，大語言模型的能力將受限，因此我們將討論如何連接數據庫、API 和向量存儲，為 AI Agent 智能體提供必要的上下文。我們將涉及從現有系統中提取結構化數據到索引 PDF 等非結構化內容的各個方面，確保系統在擴展過程中保持快速和準確。

最后，我們將討論一些橫向的關注點。這些包括構建任何健壯 AI Agent 智能體系統時不可忽視的關鍵要素——可觀測性、性能監控、錯誤處理、安全性、治理和倫理。這些因素決定了你的 AI Agent 智能體是否能夠應對現實世界的流量、保護用戶數據，并在架構不斷演變的過程中保持穩健。

這就是我們的路線圖。完成這些內容后，你將掌握構建一個既可靠又可擴展的 AI Agent 智能體系統所需的工具和方法——這個系統不僅聽起來不錯，而且能夠在實際生產環境的壓力下真正發揮作用。

本文轉載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

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