提示词智能体有哪些

提示词智能体（Prompt Agent）这个词听起来可能有点唬人，但拆开看就很好理解。它本质上就是一个更聪明的AI，不仅仅是你说一句它回一句的聊天机器人。你可以把它想象成一个拥有大脑、记忆和工具箱的自动化助手。你给它一个目标，而不是一个具体指令，它会自己思考“要怎么做”，然后一步步把事儿办成。

这个“智能体”的核心在于它具备了初步的自主规划和执行能力。传统的AI模型，比如GPT-4，你问它“帮我规划一个五天的东京旅游行程”，它会给你一个详细的文本列表。但是，一个提示词智能体接到同样的任务后，它会自己去搜索最新的航班信息、查询酒店价格、在地图上规划每天的路线，甚至帮你预订。它会把一个大任务拆解成无数个小步骤，然后调用不同的工具（比如搜索引擎、计算器、代码解释器）来一步步完成。

要理解智能体，最关键的是理解它的工作流程，通常包括几个核心部分：

1. 规划（Planning）：智能体拿到你的最终目标后，会先自己琢磨出一个行动计划。比如，目标是“写一份关于人工智能在医疗领域应用的行业报告”，它会把任务拆解成：搜索相关新闻和论文、整理关键信息、分析市场数据、撰写报告草稿、最后润色和排版。
2. 工具使用（Tool Use）：这是智能体和普通聊天机器人的最大区别。它的工具箱里可以有很多东西，最常见的就是联网搜索。除此之外，还可以是代码执行器（用来计算或处理数据）、API接口（比如连接到你的日历或邮箱）、甚至是其他AI模型。它会根据计划，在需要的时候自己选择并使用合适的工具。
3. 记忆（Memory）：智能体在执行任务的过程中，会记住之前做了什么、得到了什么结果。这让它能够根据上一步的反馈来调整下一步的行动。比如，它搜索发现某个关键词找不到想要的信息，它会记住这一点，然后换一个关键词再试一次。记忆分为短期记忆（当前任务的上下文）和长期记忆（从过去所有任务中学习到的经验）。
4. 反思（Reflection）：在执行完一些步骤后，高级一点的智能体会停下来“想一想”，评估一下目前的进展是否顺利，计划是否需要调整。如果发现某个方向走不通，它会自我纠正，尝试其他方法。

了解了基本原理，我们来看看市面上有哪些不同类型的提示词智能体。它们的设计思路和应用场景各不相同。

拆解任务的“思维链”智能体 (Chain-of-Thought Agents)

这是最基础，也是最常见的一种智能体。它的核心思想是模仿人类的思考过程，把一个复杂的问题分解成一步一步的逻辑链条。这种方法最早在大型语言模型的提示工程中被发现，研究人员发现，只要在提示词里加上一句“让我们一步一步地思考”（Let’s think step by step），模型输出的准确性就会大幅提高。

后来，这个想法被发展成一种自动化的工作流。当你给出一个任务时，智能体会先在内部生成一个详细的步骤清单，然后按照这个清单逐一执行。比如，你问它“一部iPhone从生产到用户手里，成本大概增加了多少？”

一个典型的思维链智能体会这样做：
1. 第一步：定义问题。 问题是要计算iPhone的成本增幅，从制造成本到最终零售价。
2. 第二步：拆解问题。 我需要知道两个核心数据：一是制造成本，二是零售价格。
3. 第三步：执行搜索。 我需要搜索“iPhone 最新型号的物料清单成本（Bill of Materials, BOM）”和“iPhone 最新型号的官方零售价”。
4. 第四步：整合数据。 假设搜索到制造成本是500美元，零售价是999美元。
5. 第五步：进行计算。 (999 – 500) / 500 * 100% = 99.8%。
6. 第六步：给出答案。 成本大概增加了99.8%。

这种智能体的好处是逻辑清晰，每一步都看得见，容易理解和调试。但缺点是它比较线性，如果中间一步出错了，后面就跟着全错了。它不太会自我纠正。

既会思考又会行动的ReAct智能体

ReAct是“Reasoning and Acting”的缩写，意思是在“思考”和“行动”之间循环。它比思维链智能体更进了一步，因为它不只是闷头执行计划，而是每一步都会根据行动的结果来调整下一步的思考。这让它显得更“智能”，也更能应对复杂和不确定的情况。

ReAct的工作流程通常是这样的：
1. 思考（Thought）：分析当前情况和目标，决定下一步该做什么。
2. 行动（Action）：执行一个具体的动作，比如“搜索[关键词]”或者“计算[数学公式]”。
3. 观察（Observation）：查看行动返回的结果，比如搜索到的网页摘要或者计算结果。

然后，它会带着新的“观察”结果，回到第一步“思考”，如此循环，直到任务完成。

举个例子，任务是“查找吴恩达和杨立昆最近在争论什么AI安全问题？”
* 思考1：我需要知道这两位AI大牛最近的公开言论，特别是关于AI安全的。最好的方法是搜索他们近期的社交媒体帖子或采访。
* 行动1：搜索 “Andrew Ng LeCun AI safety debate”。
* 观察1：搜索结果显示了一些新闻文章，提到他们在关于“AI末日论”和开源模型的风险上有不同看法。杨立昆似乎更乐观，认为开源能促进安全，而吴恩达则更强调短期内的具体风险，比如偏见和滥用。
* 思考2：观察结果给出了争论的大方向。为了获得更具体的细节，我需要查找他们各自的原文。比如杨立昆在X（推特）上的帖子或者吴恩达的博客。
* 行动2：搜索 “Yann LeCun X AI safety” 和 “Andrew Ng blog AI safety”。
* 观察2：找到了杨立昆的一些帖子，他认为对超级智能的恐惧被夸大了。也找到了吴恩达的文章，他认为行业应该更关注数据隐私、算法公平性等实际问题。
* 思考3：我已经有了足够的信息来总结他们的争论焦点。杨立昆关注的是对长期风险的过度担忧，而吴恩达更务实，关注当下。现在可以整合信息并输出了。

ReAct这种循环反馈的机制让它非常强大，能处理更动态的任务。很多流行的开源AI智能体框架，比如LangChain里的Agent，都默认使用了ReAct模式。

能自我迭代和学习的“自主”智能体

这是目前最前沿，也最接近科幻电影里AI助手的一类智能体。它们的代表是Auto-GPT和BabyAGI。这类智能体的核心特点是“自主性”。你只需要给它一个非常模糊的最终目标，它就会自己创建任务列表、执行任务、根据结果创建新的任务，然后不断循环，直到它认为目标已经达成。

这类智能体通常有一个“任务队列”和“记忆系统”。
* 任务队列：智能体会把初始目标分解成一个任务列表，放进队列里。
* 执行循环：它会从队列里拿出优先级最高的任务开始执行（比如上网搜索）。
* 结果存储和学习：执行完后，它会把结果存进记忆系统，然后分析这个结果，可能会产生一些新的任务（比如“根据刚才搜到的信息，我需要再深入查一下这个概念”），再把新任务加回队列。
* 优先级排序：智能体会不断地对任务队列里的所有任务重新排序，确保总是先做最重要的事情。

比如，你给Auto-GPT一个目标：“帮我找到一个适合初学者的开源大语言模型，并写一个简单的教程教我如何在我自己的电脑上运行它。”

它可能会这样工作：
1. 初始任务：1. 搜索“适合初学者的开源大语言模型”。2. 撰写部署教程。
2. 执行任务1：它上网搜索，发现了一些模型，比如LLaMA、Mistral和Phi。
3. 创建新任务：它分析搜索结果后，觉得需要比较这些模型的优劣。于是创建了新任务：3. 比较LLaMA, Mistral, Phi的硬件要求。4. 查找它们的社区支持和文档完善度。5. 确定哪个最适合新手。
4. 重新排序：现在任务队列变成了：3, 4, 5, 1 (已完成), 2。它会先去执行任务3和4。
5. 持续迭代：在比较硬件要求时，它可能会发现自己的电脑配置只够运行Phi模型。于是它会把“为Phi模型撰写教程”这个任务的优先级提到最高，然后开始查找相关的安装指南和代码示例，最后把所有信息整合，输出一份完整的教程。

这种智能体的潜力巨大，因为它理论上可以处理任何复杂的、需要长期规划的任务。但现实是，它们目前还不太稳定，经常会陷入死循环或者做出一些无意义的决策，而且运行成本很高，因为它会进行大量的搜索和计算。

总的来说，提示词智能体正在快速发展，从简单的思维链，到更灵活的ReAct，再到雄心勃勃的自主智能体，它们都在试图让AI从一个“听话的工具”变成一个“能干的伙伴”。虽然目前它们还有很多不完善的地方，但这个方向无疑是未来AI发展的一个重要趋势。它们让我们离那个“只需动口，万事不愁”的未来又近了一步。