1. 单一智能体架构

单一智能体架构通过将语言模型与工具和执行逻辑结合，使模型能够通过工具与外部环境交互，以解决复杂任务。

1.1 智能体执行器 (Agent Executor)

智能体执行器是实现智能体架构的核心组件，负责：

  • 管理智能体与工具之间的交互

  • 解析智能体输出

  • 执行工具调用

  • 将结果返回给智能体

  • 循环直到任务完成

1.2 常见智能体类型

LangChain提供多种智能体类型，根据不同场景选择适当的智能体类型：

  1. ReAct 智能体

    • 结合推理和行动的智能体

    • 适用于需要复杂推理的任务

    • 支持链式思考过程

  2. OpenAI 函数智能体

    • 基于 OpenAI 函数调用能力

    • 更易于解析工具调用

    • 更高的可靠性和更低的幻觉

  3. 结构化聊天智能体

    • 处理复杂的人类指令

    • 增强了聊天功能

    • 可以使用多种工具

  4. 计划与执行智能体

    • 先制定计划再执行

    • 将任务分解为步骤

    • 适用于复杂任务的分解

2. 多智能体编排

多智能体编排通过结合多个智能体的专业知识和能力，以协作方式解决复杂问题。

2.1 多智能体架构模式

  1. 团队监督模式 (Team Supervisor)

    • 一个监督者智能体协调多个专家智能体

    • 专家智能体各自解决子问题

    • 监督者合并和整理结果

  2. 经理-员工模式 (Manager-Worker)

    • 经理智能体分配任务

    • 员工智能体执行具体工作

    • 层级结构的工作分配

  3. 计划执行模式 (Plan Executor)

    • 一个智能体制定详细计划

    • 另一个智能体执行计划中的步骤

    • 适用于需要规划的复杂任务

2.2 智能体监督 (Agent Supervision)

智能体监督是实现多智能体协作的核心机制，包括：

  • 任务分配与跟踪

  • 结果整合

  • 冲突解决

  • 错误处理和恢复

2.3 工具共享与通信

多智能体系统中工具共享和通信的关键考虑因素：

  • 工具访问权限管理

  • 智能体间通信协议

  • 中间结果共享机制

  • 知识库与上下文管理

3. 智能体与搜索集成

将搜索和检索功能集成到智能体架构中，增强智能体访问和处理信息的能力。

3.1 智能体与RAG结合

检索增强生成（RAG）与智能体结合可以：

  • 让智能体主动检索相关信息

  • 增加回答的准确性和相关性

  • 减少幻觉和错误信息

3.2 实现模式

  1. 检索作为工具

    • 将检索器封装为智能体可用的工具

    • 智能体主动决定何时检索信息

  2. 检索增强上下文

    • 在智能体处理前先进行检索

    • 将检索结果作为上下文提供给智能体

  3. 混合方法

    • 结合以上两种方法

    • 提供基础上下文并允许主动检索

4. 多智能体工作流设计

4.1 工作流设计原则

设计多智能体工作流时应考虑：

  • 任务分解粒度

  • 智能体角色和专长定义

  • 通信频率和方式

  • 决策机制

  • 错误处理策略

4.2 常见工作流模式

  1. 研究-规划-执行模式

    • 研究智能体收集信息

    • 规划智能体制定计划

    • 执行智能体实施计划

  2. 分析-创建-评估模式

    • 分析智能体理解问题

    • 创建智能体生成解决方案

    • 评估智能体验证解决方案

  3. 协作迭代模式

    • 多个智能体并行工作

    • 定期同步和更新

    • 迭代改进解决方案

4.3 外部工具集成

多智能体系统可以集成的外部工具类型：

  • 代码执行环境

  • 数据分析工具

  • 网络搜索工具

  • 文档处理工具

  • API 调用工具