本文為產品和工程團隊提供了構建智能代理的實用指南，涵蓋了設計基礎、工具定義、指令配置、編排模式及防護欄設置等方面，旨在幫助讀者掌握基礎知識，實現(xiàn)智能代理的可靠、高效與安全部署。

隨著大型語言模型（LLM）在推理、多模態(tài)和工具使用方面的進步，一種新型的LLM驅動系統(tǒng)——智能代理（agents）應運而生。《A Practical Guide to Building Agents》這篇文章為產品和工程團隊提供了關于如何構建首個智能代理的實用指南，總結了眾多客戶部署的經驗，提煉出實用且可操作的最佳實踐。文中介紹了智能代理的設計基礎、工具定義、指令配置、編排模式以及防護欄的設置，旨在幫助讀者掌握構建智能代理的基礎知識，并逐步實現(xiàn)可靠、高效且安全的智能代理部署。

1. 什么是智能代理？

智能代理是一種能夠獨立完成任務的系統(tǒng)，與傳統(tǒng)軟件不同，它可以在用戶授權下以高度獨立性執(zhí)行工作流程。智能代理的核心特征包括：

（1）利用LLM管理工作流程的執(zhí)行和決策，能夠識別工作流程何時完成，并在必要時主動糾正其行為。

（2）可以訪問各種工具以與外部系統(tǒng)交互，動態(tài)選擇合適的工具，且始終在明確定義的防護欄內運行。

2. 何時應該構建智能代理？

智能代理適用于傳統(tǒng)確定性和基于規(guī)則的方法無法有效處理的復雜工作流程。例如，在支付欺詐分析中，智能代理能夠像經驗豐富的調查員一樣評估上下文、識別細微模式，并在沒有明確規(guī)則被違反的情況下發(fā)現(xiàn)可疑活動。

智能代理特別適合以下場景：

（1）復雜決策：涉及細微判斷、例外情況或上下文敏感決策的工作流程，例如客戶服務中的退款審批。

（2）難以維護的規(guī)則：因規(guī)則集龐大且復雜而導致更新成本高昂或容易出錯的系統(tǒng)，例如供應商安全審查。

（3）嚴重依賴非結構化數(shù)據(jù)：涉及解釋自然語言、從文檔中提取意義或與用戶進行對話式交互的場景，例如處理家庭保險索賠。

3. 智能代理的設計基礎

智能代理由三個核心組件構成：

（1）模型（Model）：為智能代理提供推理和決策能力的LLM。

（2）工具（Tools）：智能代理可以使用的外部函數(shù)或API，用于采取行動。

（3）指令（Instructions）：明確指導智能代理行為的指南和防護欄。

在選擇模型時，建議先使用最強大的模型建立性能基線，然后嘗試用較小的模型替換，以優(yōu)化成本和延遲。工具可以擴展智能代理的能力，通過API或計算機使用模型與系統(tǒng)交互。定義工具時，應確保每個工具都有標準化的定義，并保持可重用性。

以下是使用 OpenAI 的 Agents SDK 時在代碼中的示例。也可以使用首選庫或直接從頭開始構建來實現(xiàn)。

4. 指令配置

高質量的指令對智能代理至關重要。最佳實踐包括：

（1）使用現(xiàn)有文檔：將操作程序、支持腳本或政策文件轉換為LLM友好的指令。

（2）提示智能代理分解任務：將復雜任務分解為更小、更清晰的步驟，減少歧義。

（3）定義明確的動作：確保每個步驟都對應一個具體動作或輸出。

（4）捕獲邊緣情況：考慮用戶可能提供不完整信息或提出意外問題的情況，并在指令中包含處理這些情況的條件步驟或分支。

5. 編排模式

編排模式是智能代理系統(tǒng)的核心架構設計，它通過合理分配任務和協(xié)調多個代理之間的協(xié)作，有效管理復雜工作流程，提升系統(tǒng)效率與靈活性，同時優(yōu)化用戶體驗。編排模式分為單智能代理系統(tǒng)和多智能代理系統(tǒng)。單智能代理系統(tǒng)通過逐步添加工具來處理多種任務，保持復雜性可控。多智能代理系統(tǒng)則將工作流程分布在多個協(xié)調的智能代理之間。常見的多智能代理模式包括：

（1）管理器模式（Manager Pattern）：一個中心“管理器”智能代理通過工具調用協(xié)調多個專業(yè)智能代理，每個智能代理負責特定任務或領域。

（2）去中心化模式（Decentralized Pattern）：多個智能代理作為對等實體，根據(jù)其專業(yè)領域相互傳遞任務。

圖1 單智能代理系統(tǒng)

圖2 管理器模式

圖3 去中心化模式

6. 防護欄

防護欄用于管理數(shù)據(jù)隱私風險和聲譽風險，確保智能代理在生產環(huán)境中安全、可預測地運行。防護欄可以是基于LLM的、基于規(guī)則的（如正則表達式）或使用OpenAI調節(jié)API來驗證用戶輸入。防護欄的類型包括：

（1）相關性分類器：確保智能代理的響應保持在預定范圍內。

（2）安全性分類器：檢測試圖利用系統(tǒng)漏洞的不安全輸入。

（3）個人身份信息（PII）過濾器：防止不必要的個人身份信息暴露。

（4）調節(jié)：標記有害或不適當?shù)妮斎耄S護安全、尊重的互動。

（5）工具安全評估：根據(jù)工具的風險評級觸發(fā)自動化動作，例如在執(zhí)行高風險功能前暫停進行防護欄檢查或升級到人工處理。

如下圖所示，通過結合基于 LLM 的護欄、基于規(guī)則的護欄（如正則表達式）以及 OpenAI 審核 API 來審查用戶輸入。

7. 結論

智能代理開啟了工作流自動化的時代，能夠處理復雜決策、非結構化數(shù)據(jù)或脆弱的基于規(guī)則的系統(tǒng)。構建可靠的智能代理需要從強大的模型、明確定義的工具和清晰的指令開始，并根據(jù)復雜性選擇合適的編排模式。防護欄在每個階段都至關重要，從輸入過濾、工具使用到人工干預，確保智能代理的安全運行。成功的部署不是一蹴而就的，建議從小規(guī)模開始，通過真實用戶驗證逐步擴展能力。