应用指南

计划执行者代理

规划者-执行者代理将人工智能系统分为两个角色:将目标分解为步骤的规划者和执行每个步骤的执行者。

概述

规划者-执行者代理将人工智能系统分为两个角色:将目标分解为步骤的规划者和执行每个步骤的执行者。这种分离使得复杂的多步骤任务更加可靠且更易于调试。

Planner-Executor Agents 专注于实际部署:将模型功能转化为可靠的日常工作流程,提供可衡量的价值。

深入探讨

计划执行者代理在思考和行动之间划分劳动。计划者制定一个高级目标,例如“预订 2000 美元以下的东京旅行”,并将其分解为子任务的有序列表:搜索航班、比较酒店、检查预算、确认预订。然后,执行器通常通过调用工具、API 或其他模型来处理每个子任务。至关重要的是,控制环回:执行器返回结果后,如果出现故障或出现新信息,规划器可以重新规划。这有时称为计划和解决或分层模式。角色划分会有所帮助,因为试图同时计划和行动的单一模型往往会失去目标、跳过步骤或产生进度幻觉。将它们分开可以保持高层意图的稳定,而执行者则可以集中精力。

技术洞察

通常,一个模型实例(或提示)专用于规划并生成结构化的步骤列表,而单独的执行器实例则运行每个步骤并可以访问工具。状态(例如已完成的步骤和中间输出)通过上下文窗口或外部存储器传递回规划器。许多实现将规划和执行交错在一个循环中(重新规划),而不是致力于一个固定的计划,这样可以优雅地处理错误和不断变化的条件。

掌握规划者-执行者代理

规划者-执行者代理将人工智能系统分为两个角色:将目标分解为步骤的规划者和执行每个步骤的执行者。这种分离使得复杂的多步骤任务更加可靠且更易于调试。 Planner-Executor Agents 专注于实际部署:将模型功能转化为可靠的日常工作流程,提供可衡量的价值。为了建立深入的理解,请将规划者-执行者代理视为一种操作模型,而不是单一功能:定义期望的结果,澄清假设,并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。

在实践中,使用规划者-执行者代理的强大团队专注于工作流程结果,而不是模型演示,并尽早定义人工检查点。他们记录明确的成功标准,根据实际数据和工作流程进行测试,并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。

应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。与此同时,将损坏的流程自动化可能会加剧现有的问题。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来:运行试点、捕获证据、发布决策日志,并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。

战略影响

应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。

应用级设计决定了人工智能是否能改善实际结果。在高质量部署中,这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式,以便团队可以增强信心,而不是扩大模糊性。

良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。

良好的工作流程集成可以创造用户值得信赖的生产力收益。在高质量部署中,这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式,以便团队可以增强信心,而不是扩大模糊性。

范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。

范围明确的用例可以减少变更疲劳和实施风险。在高质量部署中,这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式,以便团队可以增强信心,而不是扩大模糊性。

规划执行代理的未来

期望与验证更紧密地集成:规划者估计每个步骤的置信度,执行者在报告成功之前进行自我检查。层次结构将会加深,规划者会为复杂的分支产生子规划者。标准化的计划格式和共享内存存储将使团队可以交换执行器(不同的模型或工具)而无需重写计划。研究还推动规划人员从过去的运行中学习,重复使用成功的计划模板,而不是每次都从头开始推理,从而降低成本和错误率。

现实世界的实施

一个编码代理,规划者概述“编写功能、添加测试、运行套件、修复故障”,执行者编辑文件并运行每个步骤的测试命令。

旅行预订助手,负责计划航班搜索、酒店比较和预算检查,然后通过查询预订 API 来执行每项任务。

一个数据分析代理,计划“加载 CSV、清除空值、计算摘要、绘制趋势”,以及一个依次运行每个 pandas 操作的执行器。

客户支持工作流程,规划者决定需要哪些知识库查找和帐户操作,执行者执行每个调用。

实施模式

实践中的规划执行代理

一个编码代理,规划者概述“编写功能、添加测试、运行套件、修复故障”,执行者编辑文件并运行每个步骤的测试命令。

一个编码代理,规划者概述“编写功能、添加测试、运行套件、修复故障”,执行者编辑文件并为每个步骤运行测试命令。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时,通常会获得更好的结果。

实践中的规划执行代理

旅行预订助手,负责计划航班搜索、酒店比较和预算检查,然后通过查询预订 API 来执行每项任务。

旅行预订助理,负责计划航班搜索、酒店比较和预算检查,然后通过查询预订 API 来执行每项任务。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力提升和错误成本时,通常会获得更好的结果。

实践中的规划执行代理

一个数据分析代理,计划“加载 CSV、清除空值、计算摘要、绘制趋势”,以及一个依次运行每个 pandas 操作的执行器。

一个计划“加载 CSV、清除空值、计算摘要、绘制趋势”的数据分析代理和一个依次运行每个 pandas 操作的执行程序。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时,通常会获得更好的结果。

实践中的规划执行代理

客户支持工作流程,规划者决定需要哪些知识库查找和帐户操作,执行者执行每个调用。

客户支持工作流程,规划人员决定需要哪些知识库查找和帐户操作,执行人员执行每个呼叫。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时,通常会获得更好的结果。

风险与防护栏

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将损坏的流程自动化可能会加剧现有问题。

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团队可能会过度自动化并消除所需的人工判断。

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如果不持续评估输出,质量可能会出现偏差。

实施路线图

1

绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。

绘制当前工作流程并确定摩擦最大的步骤。将每个步骤视为证据门:如果不满足标准,则暂停推出,缩小差距,然后再扩大使用。

2

在完全自动化之前定义人工检查点。

在完全自动化之前定义人工检查点。将每个步骤视为证据门:如果不满足标准,则暂停推出,缩小差距,然后再扩大使用。

3

对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。

对用户进行提示、升级路径和质量标准方面的培训。将每个步骤视为证据门:如果不满足标准,则暂停推出,缩小差距,然后再扩大使用。

4

跟踪任务级结果以确认持续价值。

跟踪任务级结果以确认持续价值。将每个步骤视为证据门:如果不满足标准,则暂停推出,缩小差距,然后再扩大使用。

不断探索