逾越GPT4的Agent 我用代码成功了！

Agent开发的四种设计形式

在吴恩达传授的演讲中，他提到了四种可以清楚优化AI智能体功能的设计形式：

反思（Reflection）的深度解析

在吴恩达传授提出的AI智能体上班流中，反思（Reflection）是一个关键的概念，它指的是智能体在成功义务后，能够自我扫视其产出，并被动寻觅潜在的改良空间。这种才干不只关于优化智能体的功能至关关键，也是模拟人类学习环节的关键环节。

反思的环节

反思环节理论包含以下几个步骤：

反思的关键性

反思技术的关键性在于它模拟了人类处置疑问的形式。在面对复杂疑问时，咱们往往会先尝试一种处置方案，而后评价其成果，依据反应启动调整，最终获取一个更好的处置方案。经过在AI智能体中成功这一环节，咱们可以使其愈加凑近人类的思想形式，从而在各种义务中体现得愈加杰出。

基于LangGraph的代码智能体实战

接上去，咱们将经常使用LangGraph来成功一个具备反思才干的代码智能体。咱们将分步骤启动，每一步都会有相应的代码示例。

为了进一步空虚和细化最后的代码实战章节，咱们将深化讨论每个步骤的细节，并提供更多的代码示例和解释，以便读者更好地理解如何成功一个具备反思才干的代码智能体。

1. 定义智能体间的信息通道

在构建智能体系统时，形态治理是十分关键的。咱们须要一个形态类来跟踪智能体的形态，这包含疑问的形容、已生成的代码、迭代次数等信息。

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 typing  Dict TypedDictclass GraphStateTypedDict:: Dictstr 

这个GraphState类是一个便捷的字典，它准许咱们存储和检索智能体的形态信息。这使得咱们可以在智能体的不同局部之间传递信息，并在整个上班流中坚持形态的分歧性。

2. 定义代码助手agent和编程导师agent

智能体的上班流程理论包含多个步骤，每个步骤都由一个特定的智能体来执行。在这个例子中，咱们有两个智能体：一个代码生成器和一个代码导师。

具体代码见github：

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def generatestate: GraphState:# 代码生成器智能体的成功passdef code_mentorstate: GraphState:# 代码导师智能体的成功pass

generate函数担任依据形态和疑问生成代码。假设生成的代码在之前的迭代中被标志为不正确，它将经常使用反应来改良代码。code_mentor函数则表演一个导师的角色，评价生成的代码，并提供能否正确的判别以及改良的倡导。

3. 定义多智能体交互流程

智能体之间的交互流程是上班流的外围。咱们须要定义一个图结构，指定智能体之间的通讯门路和条件。

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 langgraphgraph   StateGraphworkflow  StateGraphGraphStateworkflowadd_node generateworkflowadd_node code_mentorworkflowset_entry_pointworkflowadd_edge workflowadd_conditional_edgesdecide_to_finish{: : }app  workflowcompileappinvoke{:{:"如何成功归并排序算法？":}}

在这个流程中，咱们首先从generate节点开局，生成初始代码。而后，咱们依据code_mentor节点的反应，选择是继续生成代码还是完结流程。假设代码被以为不正确，咱们将回到generate节点，启动下一轮迭代。这个环节会继续启动，直到咱们获取正确的代码，或许到达了预设的迭代次数下限。

案例总结

经过这个实战示例，咱们展现了如何经常使用LangGraph来构建一个具备反思才干的代码智能体。这个环节不只触及到代码的生成和评价，还包含了智能体之间的单干和信息替换。这种上班流的设计形式能够有效地优化智能体的功能，并使其愈加凑近人类的处置疑问的形式。

在实践运行中，这种方法可以用于智能代码审查、智能编程助手、智能化测试等场景。随着AI技术的始终提高，咱们等候看到更多驳回这种上班流的智能体产生，并在各个畛域施展关键作用。

结语

经过本文的引见和实战示例，咱们可以看到，智能体上班流和反思技术在优化AI功能方面的渺小后劲。随着技术的开展，咱们有理由置信，未来的AI将愈加智能、高效，能够更好地服务于人类社会。让咱们独特等候并推进这一畛域的提高。

本文转载自​ ​AI小智​ ​，作者：​ ​AI小智​ ​