钢材网站模板,软件工程包括什么专业,wordpress 外贸站主题,网站网址注册借助Spring AI实现智能体代理模式#xff1a;从理论到实践
前言
在人工智能领域#xff0c;大语言模型#xff08;LLM#xff09;的应用愈发广泛#xff0c;如何高效构建基于LLM的系统成为众多开发者关注的焦点。Anthropic的研究报告《构建高效代理》为我们提供了新的思…借助Spring AI实现智能体代理模式从理论到实践
前言
在人工智能领域大语言模型LLM的应用愈发广泛如何高效构建基于LLM的系统成为众多开发者关注的焦点。Anthropic的研究报告《构建高效代理》为我们提供了新的思路其强调的简单性和可组合性原则与Spring AI相结合能为开发者带来强大的工具用于构建实用且高效的AI应用。本文将深入探讨智能体代理模式在Spring AI中的实现帮助开发者理解并运用这些概念来打造更出色的AI系统。
一、智能体代理模式基础概念
一智能体的定义
智能体的定义较为宽泛从完全自主、能长时间独立完成复杂任务的系统到遵循预定义工作流程的指令性实施方案都可涵盖。Anthropic对工作流程和智能体在架构上做了区分工作流是通过预定义代码路径协调LLM和工具的系统智能体则是LLM能动态指导自身流程和工具使用掌控任务完成方式的系统。在实际应用中对于定义明确的任务工作流能提供更好的可预测性和一致性这与企业对系统可靠性和可维护性的要求相契合。
二代理系统构建原则
在利用LLM构建应用程序时应优先寻找最简单的解决方案仅在必要时增加复杂性。因为智能系统虽然能提升任务性能但往往伴随着延迟和成本的增加所以要谨慎权衡这种取舍是否合理。对于定义明确的任务工作流程是不错的选择而当需要大规模的灵活性和基于模型的决策时智能体更为合适。不过对于许多应用优化单个LLM调用通常就能满足需求。
二、Spring AI实现的五种智能体代理模式
一链式工作流
链式工作流类似于工厂流水线将复杂任务拆分成多个小工序前一工序的结果自动传递给下一工序。它基于“责任链”设计模式便于随时添加新的处理环节。适用于需要分步骤完成的复杂任务如先查天气再规划行程最后生成攻略、对准确率要求高且愿意花费时间的任务如重要文件的多级审批以及后一步依赖前一步结果的任务如做菜的流程。
以下是Spring AI实现的示例代码
public class ChainWorkflow {private final ChatClient chatClient;private final String[] systemPrompts;// 通过一系列提示处理输入其中每一步的输出成为链中下一个步骤的输入。public String chain(String userInput) {String response userInput;for (String prompt : systemPrompts) {// 将系统提示与上一个响应结合String input String.format({%s}\n {%s}, prompt, response);// 通过大语言模型处理并捕获输出response chatClient.prompt(input).call().content();}return response;}
}二并行化工作流
并行化工作流如同同时打开多个窗口工作可让多个大模型同时处理任务并汇总结果。有分片处理将大任务拆分成小任务分配给不同大模型同时处理和投票机制让多个大模型处理同一任务通过投票选出最佳结果两种方式。适用于处理多个相似且互不干扰的任务如同时分析多个用户群体的数据、任务需独立运行类似工厂流水线作业以及能快速拆解并并行执行的任务如同时生成多个产品描述。
例如使用Spring AI分析市场变化对四类利益群体的影响
ListString parallelResponse new ParallelizationWorkflow(chatClient).parallel(Analyze how market changes will impact this stakeholder group.,List.of(Customers: ...,Employees: ...,Investors: ...,Suppliers: ...),4);三路由工作流
路由工作流类似于智能分诊台能自动识别问题类型并将其转给最适合的处理流程。它通过LLM分析输入内容将其路由到专门的提示或处理程序。适用于处理多种不同类型问题的场景如客服系统同时处理咨询、投诉、技术问题、不同问题需要不同专业人员处理的情况类似医院的科室分类以及需要精准分类输入内容的任务如快递自动分拣系统。
使用Spring AI的基本示例如下
Autowired private ChatClient chatClient;// 创建工作流
RoutingWorkflow workflow new RoutingWorkflow(chatClient);// 为不同类型的输入定义专门的提示
MapString, String routes Map.of(billing, You are a billing specialist. Help resolve billing issues...,technical, You are a technical support engineer. Help solve technical problems...,general, You are a customer service representative. Help with general inquiries...
);// 处理输入
String input My account was charged twice last week;
String response workflow.route(input, routes);四协调者 - 执行者
协调者 - 执行者模式类似电影拍摄现场协调者导演负责分镜头执行者各工种专注于自己的专业领域。采用“中央指挥部 特种部队”的架构既保持灵活性又确保可控。适用于任务复杂无法提前拆解如应对突发事件的应急小组、需要不同专业视角如建筑设计需要多方面配合以及解决方案需要动态调整如军事行动中的实时战术变化的场景。
Spring AI实现示例代码
public class OrchestratorWorkersWorkflow {public WorkerResponse process(String taskDescription) {// 1. 协调器分析任务并确定子任务OrchestratorResponse orchestratorResponse //...// 2. 工作器并行处理子任务ListString workerResponses //...// 3. 结果合并为最终响应return new WorkerResponse(/*...*/);}
}ChatClient chatClient //... 初始化聊天客户端
OrchestratorWorkersWorkflow workflow new OrchestratorWorkersWorkflow(chatClient);// 处理任务
WorkerResponse response workflow.process(Generate both technical and user-friendly documentation for a REST API endpoint
);// 访问结果
System.out.println(Analysis: response.analysis());
System.out.println(Worker Outputs: response.workerResponses());五评估者 - 优化者
评估者 - 优化者模式就像作家与编辑的协作生成者大语言模型负责创作初稿评估者大语言模型分析响应并提供改进反馈通过“创作 - 反馈”循环机制直到输出达到满意标准。适用于有明确品质标准如学术论文的同行评审、迭代改进能显著提升价值如广告文案的AB测试以及追求完美输出如电影剧本的多次修订的任务。
Spring AI实现示例代码
public class EvaluatorOptimizerWorkflow {public RefinedResponse loop(String task) {// 1. 生成初始解决方案Generation generation generate(task, context);// 2. 评估解决方案EvaluationResponse evaluation evaluate(generation.response(), task);// 3. 如果通过返回解决方案// 4. 如果需要改进结合反馈并生成新的解决方案// 5. 重复直到满意return new RefinedResponse(finalSolution, chainOfThought);}
}ChatClient chatClient //... 初始化聊天客户端
EvaluatorOptimizerWorkflow workflow new EvaluatorOptimizerWorkflow(chatClient);// 处理任务
RefinedResponse response workflow.loop(Create a Java class implementing a thread-safe counter
);// 访问结果
System.out.println(Final Solution: response.solution());
System.out.println(Evolution: response.chainOfThought());总结
Anthropic的研究见解为构建高效的基于大语言模型的系统指明了方向而Spring AI则提供了切实可行的实现方式。通过上述五种智能体代理模式开发者能够根据不同的应用场景构建出健壮、可维护且高效的AI应用程序。在实践过程中应始终牢记以简单性为出发点充分理解应用场景的需求避免不必要的复杂性。只有在复杂的设计能够显著提升系统性能或功能时才进行相应的架构调整。相信随着对这些模式和原则的深入理解与应用开发者们能够在AI领域创造出更多具有实际价值的创新成果。
