隨著對大型語言模型（LLM）的深入理解，我們可以開始構建更複雜、更強大的 AI 代理。這些代理不僅能夠回答問題，還能執行任務、做出決策並與外部系統互動。本文將分享從提示工程到多代理協作的進階技巧。
進階提示工程：引導 LLM 的藝術
有效的指令設計是構建成功 AI 代理的基礎。除了基本的清晰性，我們可以組合多種策略來獲得更精確的輸出。
結構化提示策略
結構化提示能極大地提升模型對任務的理解能力。一個好的結構化提示通常包含角色定義、分步指令、範例和輸出格式要求。
結構化提示流程圖
此圖展示瞭如何將多種提示工程技巧組合成一個結構化的提示流程。
範例提示:
你是一位資料分析工作者助手。請按照以下步驟處理使用者的資料分析請求：
1. 首先理解使用者的分析目標。
2. 確定需要使用的方法和技術。
3. 如果需要程式碼，提供 Python 程式碼範例。
4. 解釋結果和建議後續步驟。
請分析由三重引號分隔的數據：
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[此處為使用者提供的數據]
"""
LLM 的選擇與佈署：本地 vs. 雲端
在開發 AI 代理時，選擇合適的 LLM 至關重要。商業 API（如 OpenAI）和本地執行的開源模型各有優劣。
- 商業 API：功能強大、無需維護，但有成本和數據隱私考量。
- 本地開源 LLM：完全控制、保障隱私、無 API 費用，但需要硬體投入和技術維護。
LM Studio 是一個出色的工具，可以簡化在本地下載和執行開源 LLM 的過程，並提供與 OpenAI 相容的 API 介面，方便開發者在本地與雲端方案之間無縫切換。
混合策略
在實際應用中，混合策略往往能取得最佳效果：
- 任務分流：將敏感或低延遲需求的任務交給本地模型，將需要頂級推理能力的複雜任務交給商業模型。
- 容錯備份：當商業 API 不可用時，自動切換到本地模型。
AutoGen 多代理系統：實現 AI 協作
當單一代理無法有效處理複雜任務時，AutoGen 這類多代理框架提供了完美的解決方案。它允許不同角色的 AI 代理協同工作，共同完成目標。
AutoGen 的核心協作模式
AutoGen 主要提供兩種協作模式：巢狀對話 (Nested Chats) 和 群組聊天 (Group Chat)。
巢狀對話：
- 模式：一對一的任務委派，代理 A 將任務交給代理 B，等待其完成後再繼續。
- 優點：流程清晰，令牌消耗較低。
- 缺點：訊息在傳遞中可能失真（“電話遊戲"效應）。
- 適用場景：簡單、線性的任務委派。
群組聊天：
- 模式：所有代理在一個共享的對話空間中進行多向溝通，由一個管理者代理協調。
- 優點：資訊透明，所有代理都能看到完整的上下文，協作更自然。
- 缺點：令牌消耗較高。
- 適用場景：需要多方討論和持續反饋的複雜任務。
AutoGen 多代理協作架構圖
此圖展示了 AutoGen 中群組聊天模式的協作架構。
實戰：使用群組聊天構建程式碼開發團隊
以下是如何使用 AutoGen 的群組聊天模式，建立一個包含工程師和審查員的開發團隊的簡化範例：
from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager
# 假設 llm_config 已定義
config_list = [...]
# 定義代理
engineer = AssistantAgent(name="Engineer", llm_config=llm_config)
critic = AssistantAgent(name="Critic", system_message="你是一位程式碼審查員...", llm_config=llm_config)
user_proxy = UserProxyAgent(name="UserProxy", code_execution_config={"work_dir": "coding"})
# 建立群組聊天
groupchat = GroupChat(
agents=[user_proxy, engineer, critic],
messages=[],
max_round=12
)
manager = GroupChatManager(groupchat=groupchat, llm_config=llm_config)
# 啟動任務
user_proxy.initiate_chat(
recipient=manager,
message="使用 Pygame 寫一個貪吃蛇遊戲。"
)
在這個設定中，GroupChatManager 扮演協調者的角色，確保工程師完成程式碼後，審查員能及時提供反饋，從而形成一個高效的開發與審查迴圈。
結論
構建強大的 AI 代理系統，需要從精煉的提示工程、明智的模型選擇，到高階的多代理協作框架，進行全方位的考量。透過結構化提示，我們可以更精確地引導 LLM 的行為。在本地與雲端模型之間做出權衡，可以平衡成本、效能與隱私。而利用 AutoGen 等框架，我們能夠模擬專業團隊的協作模式，解決遠超單一模型能力的複雜問題。掌握這些進階技巧，是將 AI 代理從實驗性工具轉變為生產級應用的關鍵。
