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2、智能體四種設(shè)計模式
吳恩達教授提到了四種主要的智能體設(shè)計模式。
這些模式共同構(gòu)成了 AI Agent 工作流的核心架構(gòu)。其中 coze 里面的 Muti Agent 就是第四種模式，在這種模式下，每個智能體都有自己的角色和職責，它們通過通信和協(xié)作來共同達成目標。這種協(xié)作可以提高系統(tǒng)的效率和智能性，因為不同的智能體可以專注于它們最擅長的任務(wù)。
典型的例子是 ChatDev 開發(fā)框架，它把多個智能體對應(yīng)于多個工種，所有智能體組成一個虛擬的“軟件公司”。
3、單 agent 模式和 Muti-agent 模式的區(qū)別及實用場景
| 類別 | 單 Agent 模式 | Multi-agent 模式 |
| 描述 | 在 Coze 中開發(fā)機器人時，默認使用單 Agent 模式。當處理復雜任務(wù)時，必須編寫非常詳細和冗長的提示詞，增加了調(diào)試的復雜性。 | 多 Agent 模式允許用戶構(gòu)建具有更全面和更復雜功能的 AI 機器人。通過為機器人添加多個 Agent，并配置每個代理之間的連接，以通過分解為一組獨立任務(wù)來解決復雜的用戶任務(wù)。 |
| 實用場景 | 適合處理簡單的邏輯和任務(wù)，例如單一功能的客戶服務(wù)或信息查詢。 | 適合處理復雜的邏輯和任務(wù)，需要多個智能體協(xié)作完成，例如企業(yè)級的知識庫機器人或虛擬公司中的多個角色協(xié)作。 |
| 優(yōu)點 | 簡單直接，易于理解和上手。 適用于單一任務(wù)的場景。 | 提高了處理復雜任務(wù)的能力和效率。 降低了單個 Agent 的復雜性，提高了錯誤修復的效率和準確性。 可以為每個 Agent 配置獨立的插件和工作流。 |
| 缺點 | 處理復雜任務(wù)時需要編寫非常詳細和冗長的提示詞。 調(diào)試復雜，一處細節(jié)改動可能影響整體功能。 | 設(shè)計和維護多個 Agent 之間的交互可能較為復雜。 需要更多的算力支持，尤其是在處理大型數(shù)據(jù)集和復雜模型時。 |
| 適用角色 | 適用于初級開發(fā)者或需要快速部署簡單任務(wù)的場景。 | 適用于高級開發(fā)者或需要構(gòu)建復雜系統(tǒng)的場景，如企業(yè)級應(yīng)用。 |
| 功能 | 基本的聊天機器人功能，適合單一任務(wù)處理。 | 支持多 Agent 協(xié)作，可以處理更復雜的任務(wù)，如多任務(wù)處理、任務(wù)規(guī)劃及分配等。 |
一：認識多代理模式
在扣子平臺上創(chuàng)建機器人（Bot）時，默認是單Agent模式。但單Agent模式處理復雜任務(wù)時，你需要編寫非常詳細的提示詞，還可能要加插件和工作流，這樣會讓調(diào)試變得復雜，一個小改動都可能影響整個Bot的功能，導致實際效果與預(yù)期有差距。
為了解決這個問題，扣子提供了多Agent模式，這種模式可以這樣簡化任務(wù)處理：
簡而言之，多Agent模式通過分工合作，讓處理復雜任務(wù)變得更簡單、高效。
創(chuàng)建BOT擇多 Agent 模式
編排頁面
較單 agent模式相比缺少一些方式
多 Agent 模式的配置
多Agent模式和工作流的模式相當，區(qū)別在于它沒有輸出節(jié)點；那可以使用coze來抓取節(jié)點嗎？答案是肯定的，因為在每一個節(jié)點都是一個輸出方式。
同時它的開始節(jié)點和工作流有區(qū)別、并沒有可以添加多個變量的地方，變成了兩種方式：
1：“上一次回復用戶的節(jié)點”每一次都會延續(xù)聊天，知道重新清楚聊天消息
2：“開始節(jié)點”每一次都是在開始節(jié)點
添加節(jié)點
在畫面的中下部分有一個叫“添加節(jié)點”的地方，圖中箭頭所指的所有，都為一個節(jié)點
在添加節(jié)點中，有三種節(jié)點：
1：Agent：就是一個單獨的新bot
2：Bot:為用戶創(chuàng)建好并已經(jīng)運行的bot
3：全局跳轉(zhuǎn)調(diào)節(jié)：這個節(jié)點相當于一個總監(jiān)，監(jiān)視每個節(jié)點防止出錯
Agent節(jié)點
可以使用coze來抓取節(jié)點嗎？這里我直接用搭建好的 agent節(jié)點和大家演示，總共有四個板塊：
1：“適用場景”讓本節(jié)點理解它需要干什么；“用于{引導用戶}，幫助用戶解決{信息處理}相關(guān)的問題?！?/p>
2：“Agent 提示詞”用戶處理本節(jié)點的內(nèi)容，為此設(shè)置提示詞；“用于{引導用戶}，幫助用戶解決{信息處理}相關(guān)的問題。引導用戶輸入變量{所在地}，{旅游地}和{游玩天數(shù)}，”
3：“技能”可以添加插件，工作流，知識庫
4：“用戶問題建議”在回復完用戶問題后跳出的三條消息，為用戶建議
Bot節(jié)點
已經(jīng)創(chuàng)建好的bot，將它的能力帶到多agent模式中
全局跳轉(zhuǎn)條件
當用戶輸入滿足條件時，它會自動的調(diào)用它連接的節(jié)點
以上是多 agent 模式的各種配置和基礎(chǔ)信息。
模式選擇
編排面板
用一個例子來說明
這個 bot 我創(chuàng)建了 2 個 agent。
在 test 這個 agent 中，創(chuàng)建的是一個 MQTT 協(xié)議分析專家。基于自己搭建的私有庫。
這個 Agent 的提示詞是：”當用戶提問包含 MQTT 詞語的時候，回答用戶問題”
另外一個 Agent 是售后客服，收集用戶的反饋，并把用戶輸入信息存到數(shù)據(jù)庫里面，也就是由 user_info_collect 來處理
在 user_info_collect 中處理輸入，然后插入到數(shù)據(jù)庫中，輸入就是將用戶的反饋信息
當輸入我要投訴的時候，跳轉(zhuǎn)到Agent_747進行投訴處理
當我咨詢MQTT問題的時候，則跳轉(zhuǎn)到test這個Agent進行處理
冪簡集成是國內(nèi)領(lǐng)先的API集成管理平臺，專注于為開發(fā)者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關(guān)鍵詞搜索API(例如，輸入’Coze‘這類品類詞，更容易找到結(jié)果)、或者從API Hub分類頁進入尋找。
此外，冪簡集成博客會編寫API入門指南、多語言API對接指南、API測評等維度的文章，讓開發(fā)者快速使用目標API。
