LLM-based Agent 核心架构
一、画像模块(Persona Module)
画像模块是定义Agent的“个性”和“身份”的部分,它决定了Agent如何与用户交流和互动。
- 人口统计信息:包括用户的基本信息,如年龄、性别、教育背景等,这有助于Agent适应不同用户群体。
- 个性信息:涉及用户的性格特征,如乐观、悲观、幽默等,Agent可以根据这些特征调整其交流风格。
- 社交信息:包括用户的社交偏好和行为模式,帮助Agent在社交互动中更加自然。
生成策略决定了如何创建和使用这些画像:
- 手工设计方法:适用于定制化需求,开发者可以直接编写特定的用户画像,适用于Agent数量有限的情况。
- 大模型生成方法:通过提供一些基础示例,让大型语言模型生成多样化的用户画像,适用于需要大量个性化Agent的场景。
- 数据对齐方法:使用现有的用户数据集来生成画像,确保Agent的画像与实际数据一致。
二、记忆模块(Memory Module)
记忆模块负责存储和处理Agent的经历和知识,是其做出决策的基础。
- 统一记忆:只考虑短期记忆,适用于需要快速响应的场景。
- 混合记忆:结合长期和短期记忆,使Agent能够在长期任务中保持连贯性。
记忆形式包括:
- 语言:以自然语言形式存储信息,便于理解和交流。
- 数据库:结构化存储,便于查询和分析。
- 向量表示:使用数学向量存储信息,适用于机器学习模型。
- 列表:简单的数据项序列,易于管理和访问。
记忆操作涉及:
- 记忆读取:从记忆库中检索信息。
- 记忆写入:记录新的体验或学习到的知识。
- 记忆反思:对已有记忆进行分析,以改进未来的决策。
三、规划模块(Planning Module)
规划模块是Agent的决策中心,负责制定实现目标的策略。
(1)无需反馈的规划:Agent可以在没有外部反馈的情况下进行推理,例如通过内部逻辑或预设的规则。
- 基于单路的推理:直接生成一个推理路径。
- 基于多路的推理:生成多个推理路径,然后选择最佳方案。
- 借用外部规划器:使用专门的规划工具来辅助决策。
(2)带有反馈的规划:Agent需要根据外部环境的反馈来调整其规划,反馈可以来自:
- 环境反馈:Agent根据环境变化做出响应。
- 人类反馈:用户的输入和指导。
- 模型反馈:Agent根据自己模型的输出进行自我调整。
四、动作模块(Action Module)
动作模块是Agent执行具体动作的部分,直接影响任务的完成。
- 动作目标:定义Agent执行动作的目的,如完成任务、进行交流或探索环境。
- 动作生成:根据记忆、规划或实时输入生成动作。
- 动作空间:定义Agent可以执行的所有可能动作,可以是具体的工具操作或基于知识的决策。
- 动作影响:考虑动作对环境、Agent内部状态以及未来动作计划的影响。
总结: LLM-based Agent的架构设计使其能够模拟人类的思考和行为方式。通过画像模块定义个性,记忆模块提供经验基础,规划模块进行决策,以及动作模块执行任务,整个系统能够以高度自适应和智能化的方式运作。这种架构不仅提高了Agent的交互质量,也增强了其在复杂环境中的执行能力。