14｜如何设计Autonomous Agent应用？（上）
李锟
你好，我是李锟。
这节课是我们这门课程“进阶篇”的第一课。在前面“入门篇”的课程中，我们已经掌握了四种 LLM 开发框架（三种 Autonomous Agent 开发框架 + 一种自动提示词工程开发框架）的使用方法。在 01 课中我说过，没有足够的“术”的积累，很难真正地领悟“道”。既然我们现在已经掌握了足够的“术”，此时有必要做一下提炼，把这些“术”提炼为一些“道”，也就是更为抽象、通用的知识。
我们学习这门课的目标是开发真正独立自主、具有高度智能的 Autonomous Agent 应用（以下称为“自主型智能体”），那么我们所提炼的“道”自然也是围绕这个目标来开展。而且应该采用一种“自顶向下，逐步求精”的方法，这个方法就是结构化程序设计（structured programming），如果你学过数据结构课程的话应该对这个方法很熟悉。
自主型智能体的主要特点
现在业界太多的人喜欢把“智能体”作为时髦挂在嘴边，为了避免人云亦云夸夸其谈，首先我们需要深入理解自主型智能体的特点。第一点要厘清的就是自主型智能体与传统应用的区别。
自主型智能体与传统应用的区别
在 01 课中，我曾经将 Autonomous Agent 与 ChatBot 做了一些对比，它们之间的两个主要区别是自动化和自主性的程度。虽然自动化是自主型智能体的一个重要特点，然而自动化并非自主型智能体与传统应用的本质区别，因为传统应用也可以高度自动化。自主型智能体与传统应用的本质区别在于高度的自主性。
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AI
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1. 自主型智能体由AI算法驱动，具有自动调优能力，与传统应用的区别在于高度的自主性。 2. 构建自主型智能体需要AI专家、应用开发专家和领域专家的通力协作，是一个不断探索和学习的过程。 3. 自主型智能体最复杂的运行环境是边缘云，需要高度的实时性、高可用性、持续改进和高安全性。 4. 自主型智能体的能力提升过程可划分为初学者、高级初学者、胜任者、精通者和专家阶段。 5. 成功构建自主型智能体的关键在于机器教学，需要将任务分解成各项技能，编排技能之间的相互关系，并为自主型智能体安排这些技能的练习顺序。 6. 构建自主型智能体的步骤包括确定想要教授给自主型智能体的技能、设计这些技能如何协同工作以及选择合适的技术来执行每项技能。 7. 搭建机器教学平台和模拟器是为了促进迭代式开发和持续改进，需要提供模拟器来方便迭代开发和测试，使练习变得安全并加快练习速度。 8. 思考具体的运行环境对于设计自主型智能体来说很重要，构建自主型智能体的步骤需要考虑运行环境的特点。 9. 机器教学的过程需要将任务分解成各项技能，编排这些技能之间的相互关系，并同时为自主型智能体安排这些技能的练习顺序。
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