講AI，靠得住， 藍色字型 求關註
大家好，我是
老渡。
昨天在公司聽了清華大學智慧產業研究院現場分享的AI醫院小鎮。
這是一個虛擬世界，所有的醫生、護士、患者都是由LLM驅動的Agent智慧體，可以自主互動。它們模擬了整個診病看病的過程，在涵蓋主要呼吸道疾病的MedQA數據集子集上，實作高達93.06%的最新準確率。
一個優秀的智慧體，離不開優秀的設計模式。看完這個案例，我趕緊拜讀了吳恩達老師最近發表的 4 種主要的Agent設計模式。
吳恩達是人工智慧和機器學習領域國際上最權威的學者之一
然後，趕緊整理出來，跟大家分享一下。
模式一、反思（Reflection）
在這個模式裏大模型第一次生成的結果並不直接輸出，而是把結果重新丟給大模型讓其檢查、評估。
它會得出第二版本的結果，而這個版本的結果可能比第一版本工作得更好。
用孔子的話說這叫「吾日三省吾身」。
在這個模式裏編寫的具體Prompt可以運用我們之前分享幾個 推理模式 ，如：少樣本(Few-shot)、思維鏈(CoT)、思維樹(ToT)、 ReAct 等等。
這一模式的核心目的是，在不借助外力的情況下，將大模型的推理能力盡可能發揮到極致。
模式二、工具使用（Tool Use）
這一模式是讓智慧體能夠利用外部工具執行特定的任務。
說白了就是「搖人，專業事交給專業人」。
大模型本質是文本預測，並沒有算數、執行程式碼等能力。遇到這些任務，我們可以讓大模型生成式子、程式碼，然後呼叫小算盤、程式碼直譯器來完成。
這個模式的Agent有了外力的幫助，似乎可以變得更強大了。
模式三、規劃（Planning）
這種模式是讓智慧體將一個復雜任務分解成一系列簡單的小任務，然後逐一解決。
其實就是「要把大象放冰箱，攏共分幾步」，剛聽到這個問題是一臉懵逼，但當看到下圖的時候，一下子就豁然開朗了。
模式四、多智慧體協作（Multiagent Collaboration）
上一個模式的Agent將復雜任務拆解之後，自然而然就需要多個Agent各司其職，相互協作，共同完成復雜的任務。
之前我們分享過一個開源AI程式設計師GPT Pilot，他的設計思路就是多Agent模式，模擬了產品經理、架構師、程式設計師、測試各種角色，完成軟體開發任務。
文章開頭介紹的AI醫院小鎮也是這個模式，後續我也會分享這個模式的實踐案例。
最後，好多人關心老渡如何學AI，我的學習路徑有兩個，一個是上下班地鐵，看公眾號、星球文章，另一個是摸魚，看公司內部案例和知識分享。
反正是打算在AI超級個體這條道走到黑。
渡碼 公眾號持續分享AI方面的套用、技術、資訊，歡迎關註。
