22｜提示语工程（四）：如何让智能体学会反思过去和规划未来？
Tyler
你好，我是 Tyler。
上节课，我们学习了记忆流的基本原理和实现方法。记忆流的本质是通过类似“注意力”机制的方法，大幅提升智能体的回忆效率，帮助智能体存储和检索经历过的记忆事件。
但是，在智能体使用记忆流原始观测记录时，很难进行跨时空的概括或推理。比方说，让 Klaus Mueller 判断他和谁的关系最好时，他会直接选择和他互动最频繁的那个人，而忽略了他们之间的社交关系和对话质量。
带着这个问题，这节课，我们将会继续学习斯坦福这篇具身智能的社会实验论文。我们将结合记忆流的概念，为我们创造的“生命”设计“反思”和“计划”能力，让它能够像人类一样生活和“思考”。
反思能力
针对记忆流回忆能力的局限性，论文中引入了第二种类型的记忆，这种记忆的名字叫反思（reflection）。反思区别于观察事件记忆，它是一种更高层次的认知能力，包括对经验的分析、评价和总结。
反思能力是人类认知的重要组成部分，它可以帮助人类从错误中吸取教训，从而提高学习和适应能力。
为了让你的智能体拥有反思能力，反思的结论也会成为记忆流中的记忆，帮助智能体更好地理解和处理未来的事件。这样智能体在“回忆”的时候，同样会把反思的结果检索出来。
论文中的反思机制也受到了人类反思行为的启发。人类会在各种时间和情况下进行反思，比如在深夜，或是读到了一本特别的书。周期性的反思，可以帮智能体定期去总结经验，而随机性的反思呢，可以帮智能体更好地去应对突发事件。
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AI
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本文介绍了如何让智能体学会反思过去和规划未来的技术方法。通过提示语工程让大语言模型驱动的智能体进行反思，包括确定反思主题、生成感悟、存储反思等步骤。同时，文章介绍了规划能力的重要性，以及全天规划和细节规划的方法。通过代码实现展示了规划能力的核心逻辑。此外，作者还在社会实验中观察到了智能体之间的“社会行为”，包括信息传播、关系形成和协作。这些发现表明，智能体具备了完备的记忆能力、反思能力和规划能力，并已经可以依靠这些能力形成了小型的稳定社会关系。最后，文章指出基于多智能体架构的新型互联网应用生态下也会涌现出新的商业模式和社会现象，展示了这一波人工智能浪潮的潜力和魅力。
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顾琪瑶今天这篇文章内容量还是很大的, 需要多看几遍回味回味了. 感觉agent的设计思路大于技术上的实现难度(在有可靠大模型基座的前提下) 需要考虑多agent系统如何确保各agent之间的闭环路径, 不仅仅需要强劲的prompt能力, 还需要带有"造物主"视角的设计能力2023-10-09归属地：上海2
l_j_dota_1111智能体还是需要大模型作为底层支撑，因此在垂直领域的智能体还是要训练垂直领域的大模型，才能完成相关任务的规划和推理。2024-02-05归属地：天津
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