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AI设计模式理解与能力选择

一、​​ReAct(推理与行动)​

​推理方式与控制逻辑​

  • ​核心循环​​:
    ​Thought → Action → Observation​​ 的闭环迭代:
    • ​Thought​​:LLM 分析当前状态,生成下一步计划(如:“需查询实时数据,调用搜索工具”)
    • ​Action​​:执行预定义工具(如 WebSearch("2025年加拿大人口")),输出结构化调用指令
    • ​Observation​​:获取工具返回结果,作为下一轮推理输入(如:“人口为3800万”)
  • ​终止条件​​:当 Action 输出 Finish 或达到最大迭代次数时终止

​适用场景​

  • ​动态交互任务​​:需实时调取外部数据的场景(如:新闻事实核查、多源信息交叉验证)
  • ​中低复杂度决策​​:步骤可动态调整的任务(如:客服问题分层解答、游戏AI行动规划)
  • ​高透明度需求场景​​:医疗诊断、金融审计等需可追溯决策链的领域

二、​​CodeAct(代码化行动)​

​推理方式与控制逻辑​

  • ​ReAct的演进​​:将 ​​Action 替换为代码生成与执行​​:
    • ​Thought​​:分析需求,确定需动态生成的代码逻辑(如:“需用Pandas清洗数据”)
    • ​Code Generation​​:生成可执行代码(如Python脚本)。
    • ​Code Execution​​:在沙箱中运行代码,捕获结果或错误
    • ​Self-Debugging​​:若执行失败,基于错误信息重写代码

​技术挑战​

  • ​安全沙箱​​:必须隔离代码执行环境,防止系统资源滥用
  • ​复杂日志追踪​​:需记录代码I/O、异常堆栈,调试难度高于传统ReAc

​适用场景​

  • ​数据科学任务​​:动态生成数据分析、可视化脚本(如:实时建模预测)
  • ​API编排与胶水代码​​:整合多源API(如:爬取数据→清洗→入库)
  • ​自动化开发​​:生成补丁、完成小型功能开发(如:修复TypeError)

三、​​Agentic RAG(智能体化检索增强)​

​推理方式与控制逻辑​

  • ​传统RAG的升级​​:将​​检索过程嵌入ReAct循环​​:
    • ​迭代优化查询​​:根据初始检索结果,动态重写查询词(如:扩展关键词、修正语义)
    • ​多源异构检索​​:从数据库、知识图谱、互联网等多渠道交叉验证信息
    • ​内容质量评估​​:过滤低置信度内容,仅采纳可靠信源

​适用场景​

  • ​研究型任务​​:学术文献综述(需综合多篇论文结论)
  • ​法律/合规分析​​:从法规库中定位关联条款并比对差异
  • ​医疗诊断支持​​:整合患者历史记录与最新医学指南

四、​​Self-Reflection(自我反思)​

​推理方式与控制逻辑​

  • ​双层优化机制​​:
    • ​计划反思​​:生成初始计划后立即审查逻辑漏洞(如:“步骤3依赖未验证数据,需优先检索”)
    • ​结果反思​​:任务完成后总结成功/失败原因,存入案例库供未来参考
  • ​关键技术​​:
    • 使用 ​​对比学习微调​​,奖励高效决策链,惩罚冗余或错误路径

​效能提升​

  • ​错误率降低​​:实验显示可减少30%-50%的幻觉与逻辑错误
  • ​长周期任务优化​​:通过记忆机制避免重复探索(如:游戏AI学习通关策略)

​适用场景​

  • ​高风险决策​​:自动驾驶中的突发路况处理(实时反思调整策略)
  • ​复杂项目管理​​:多智能体协作时协调资源分配(如:调整失效任务优先级)

模式对比与选型指南​

​模式​核心优势典型局限适用场景代表框架
​ReAct​响应快、透明度高全局规划弱动态交互任务LangChain, AutoGen
​CodeAct​行动灵活性极强安全风险高、调试复杂代码生成/复杂API编排GPT-Engineer
​Agentic RAG​信息整合深度优计算开销大研究/合规分析LlamaIndex, Haystack
​Self-Reflection​错误率显著降低需大量案例训练高风险决策/长周期任务Reflexion, MemGPT

​选型建议​​:

  • 优先 ​​ReAct​​:需快速响应且工具链固定的场景(如客服机器人)。
  • 选择 ​​CodeAct​​:处理非结构化任务(如动态数据清洗)。
  • 采用 ​​Agentic RAG​​:知识密集型复杂推理(如法律研究)。
  • 嵌入 ​​Self-Reflection​​:对错误容忍度低的领域(如医疗、自动驾驶)