技术

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架构

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LLM工作流编排

2024年06月10日

多Agent框架

智能体的发展:从单任务到多代理协同与人代理交互。

AutoGen、ChatDev、CrewAI CrewAI:一个集众家所长的MutiAgent框架 PS: 你要是上万个tool的话,llm 上下文塞不下,此时让一个llm 针对一个问题决策使用哪一个tool 就很难(ToolLLaMa已经支持16k+了),此时很自然的就需要多层次的Agent,低层次的Agent 更专业聚焦一些。

AutoGPT

Andrej Karpathy 在 2017 年提出的 Software 2.0:基于神经网络的软件设计。真的很有前瞻性了。这进一步引出了当前正在迅速发展的 Agent Ecosystem。AutoGPT ,BabyAGI 和 HuggingGPT 这些项目形象生动地为我们展示了 LLM 的潜力除了在生成内容、故事、论文等方面,它还具有强大的通用问题解决能力。如果说 ChatGPT 本身的突破体现在人们意识到语言可以成为一种服务,成为人和机器之间最自然的沟通接口,这一轮新发展的关键在于人们意识到语言(不一定是自然语言,也包括命令、代码、错误信息)也是模型和自身、模型和模型以及模型和外部世界之间最自然的接口,让 AI agent 在思考和表达之外增加了调度、结果反馈和自我修正这些新的功能模块。于是在人类用自然语言给 AI 定义任务目标(只有这一步在实质上需要人类参与)之后可以形成一个自动运行的循环

  1. agent 通过语言思考,分解目标为子任务
  2. agent 检讨自己的计划
  3. agent 通过代码语言把子任务分配给别的模型,或者分配给第三方服务,或者分配给自己来执行
  4. agent 观察执行的结果,根据结果思考下一步计划,回到循环开始

原生的 ChatGPT 让人和 AI 交流成为可能,相当于数学归纳法里 n=0 那一步。而新的 agent ecosystem 实现的是 AI 和自己或者其他 AI 或者外部世界交流,相当于数学归纳法里从 n 推出 n+1 那一步,于是新的维度被展开了。比如将机器人强大的机械控制能力和目前 GPT-4 的推理与多模态能力结合,也许科幻小说中的机器人将在不久成为现实。

与Chains依赖人脑思考并固化推理过程的做法不同,AutoGPT是一个基于GPT-4语言模型的、实验性的开源应用程序,可以根据用户给定的目标,自动生成所需的提示,并执行多步骤的项目,无需人类的干预和指导(自己给自己提示)。AutoGPT的本质是一个自主的AI代理,可以利用互联网、记忆、文件等资源,来实现各种类型和领域的任务。这意味着它可以扫描互联网或执行用户计算机能够执行的任何命令,然后将其返回给GPT-4,以判断它是否正确以及接下来要做什么。下面举一个简单的例子,来说明AutoGPT的运行流程。假设我们想让AutoGPT帮我们写一篇关于太空的文章,我们可以给它这样的一个目标:“写一篇关于太空的文章”。然后AutoGPT会开始运行,它会这样做:

  1. AutoGPT会先在PINECONE里面查找有没有已经写好的关于太空的文章,如果有,它就会直接把文章展示给我们,如果没有,它就会继续下一步。
  2. AutoGPT会用GPT-4来生成一个提示,比如说:“太空是什么?”,然后用GPT-4来回答这个提示,比如说:“太空是指地球大气层之外的空间,它包含了许多星球,卫星,彗星,小行星等天体。”
  3. AutoGPT会把生成的提示和回答都存储在PINECONE里面,并且用它们来作为文章的第一段。
  4. AutoGPT会继续用GPT-4来生成新的提示,比如说:“太空有什么特点?”,然后用GPT-4来回答这个提示,比如说:“太空有很多特点,比如说,太空没有空气,没有重力,没有声音,温度变化很大等等。”
  5. AutoGPT会把生成的提示和回答都存储在PINECONE里面,并且用它们来作为文章的第二段。
  6. AutoGPT会重复这个过程,直到它觉得文章已经足够长或者足够完整了,或者达到了一定的字数限制或者时间限制。
  7. AutoGPT会把最终生成的文章展示给我们,并且询问我们是否满意。如果我们满意,它就会结束运行;如果我们不满意,它就会根据我们的反馈来修改或者补充文章。
agent = SimpleAgent.from_workspace(agent_workspace, client_logger)
print("agent is loaded")
plan = await agent.build_initial_plan()
print(parse_agent_plan(plan))
while True:
    current_task, next_ability = await agent.determine_next_ability(plan)
    print(parse_next_ability(current_task, next_ability)
    user_input = click.prompt("Should the agent proceed with this ability?", default = "y")
    ability_result = await agent.execute_next_ability(user_input)
    print(parse_ability_result(ability_result))

探索AI时代的应用工程化架构演进,一人公司时代还有多远?在冯诺依曼架构或者哈佛架构设备的实际开发中,我们会去关心如何使用相应协议去寻址去读写总线操作不同设备,如UART、I2C、SPI总线协议,这都是我们要学习掌握的,但我们基本不会关心CPU中的CU、ALU等单元。计算机架构这样求同存异的继续发展下去,将这些单元与高速存储及总线等作为抽象概念去进一步封装。而AI应用也是类似的,Agent会将相关的规划反思改进能力不断的作为自身的核心能力封装。因此,对于未来的AI应用极有可能不是在传统计算机上运行的程序,而是标准化的需求,在以规划能力专精的Agent 大模型作为CPU的AI计算机虚拟实例上直接运行的,而我们今天所谈论的应用架构,也会沉积到底层转变为AI计算机的核心架构。最终AI计算机将图灵完备,通过AI的自举将迭代产物从工程领域提升到工业领域。