用于推理、规划和工具调用的新兴人工智能代理架构的前景

这篇论文主要介绍了智能代理（Agents）的分类、定义以及在设计代理系统时需要考虑的关键问题。

首先，代理的架构可以分为两类：单一代理架构和多代理架构。单一代理架构由一个语言模型驱动，该模型负责所有的推理、规划和工具执行工作。相比之下，多代理架构涉及两个或更多的代理，它们可能共享同一语言模型或各自使用不同的语言模型，并且可能拥有访问相同或不同工具的能力。每个代理在多代理架构中通常具有自己的人物形象。

多代理架构进一步细分为垂直架构和水平架构。在垂直架构中，存在一个领导者代理，其他代理向其汇报工作。而在水平架构中，所有代理都是平等的，它们共同参与关于任务的讨论。

其次，设计有效的代理需要考虑两个关键因素：推理和规划能力以及有效的工具调用能力。

在推理和规划方面，为了使AI代理能够有效地与复杂环境互动、自主做出决策并在各种任务中协助人类，代理必须具备强大的推理能力。规划通常需要依赖于这些推理能力，并且可以通过五种主要方法进行：任务分解、多计划选择、利用外部模块辅助规划、反思和完善以及记忆增强规划。

在工具调用方面，代理能够解决复杂问题的一个关键优势是它们能够调用多个工具。这些工具使得代理能够与外部数据源进行交互，例如通过现有的API发送或检索信息。通常，需要大量工具调用的问题与需要复杂推理的问题密切相关。

综上所述，设计智能代理系统时，需要重视代理的架构分类，以及在推理规划和工具调用方面的设计，以确保代理能够有效地执行任务并与复杂环境互动。