如何管理一百个ai专家智能体—

如何管理一百个ai专家智能体——ai调度系统设计

news2024/9/28 15:30:41

前言

如果你用过openai的chatgpt服务，你肯定知道一个叫做GPTs的智能体商店，里面提供了大量的来自官方和个人制作的专门针对某个领域的gpt助手。比如，你想让gpt帮忙写文章，并且要能够写得好，你就可以在商店中搜索相关的助手并应用到聊天窗口，同理，还有网页搜索助手，PDF阅读助手，等等。

你要先搜索，寻找能解决你问题领域的专家助手，再和它交流。

不觉得这样很繁琐吗？

我们来想象一个这样的场景，你是一所豪宅的主人，豪宅里配备了一个家政团队，有管家和负责不同工作的仆人。当你想要预定午餐吃什么，你不需要去找厨师，而是找管家说一声；你想让人去打扫客厅，你也不需要去找负责打扫卫生的仆人，而是找管家说一声。

所以，GPTs实际上是提供了一个庞大的专业执行团队，但是，却没有一个管家。

对于我们提出的一个需求或请求，实际上能分成两个重要环节——“做什么？”和“怎么做？”

因此，我们可以考虑一个这样的ai系统设计，它分为两个层面——调度层(管家)和执行层(专家角色)，分别用于解决两个重要环节的问题。

调度层

对于一个管家来说，他的职责其实可以概括为：理解、分解、分配。

理解

根据与用户的交流内容(可能是一条指令或是一段对话的上下文)，理解并总结出需要的事情。这一步是调度层的第一步，也是最关键的一步。
分解

当用户的请求包含有多个需要做的事情时，应当把它们拆解成独立的小任务。例如，”帮我把卧室的地板打扫一下，顺便开下客厅的灯“，就应当拆分成”打扫卧室的地板“和”打开客厅的灯“这样的两个任务。
分配

把一个任务分配给对应的执行层角色。这个操作可以依靠让大模型做选择题来实现。把执行层角色的能力作为一个带序号列表放入提示词中，让大模型根据任务描述输出对应角色的序号。后面就是传统程序化的工作了。

对于理解这个环节，对大模型的考验比较大。例如，“把‘帮我订一张火车票’翻译成英文”与“帮我订一张火车票”就是完全不同的意图，对于前者，甚至管家自己就能回答。再比如，“今天天气好像不错啊，帮我把窗户打开吧”，这样的用户请求，管家应当要能正确理解和归纳出要做的事情是”打开窗户“，而不需要去查天气的情况。

对于上下文理解就更加考验大模型能力了。

重新回到现实情境，如果豪宅的主人只告诉管家”中午我想吃点好吃的“，那么管家理论上是只需要转达给厨师，但是，今天来的可能是个新厨师，不知道屋主人的用餐喜好，那他可能就会先提供一份菜单，反问屋主人想吃哪个，等屋主人决定后才会执行做菜的任务。在这个过程中就有一个需要考虑的问题，是厨师亲自去找屋主人问，然后自己理解，还是把问题返回给管家，让管家问清楚后，由管家自己理解并生成一个新的任务？

我的想法是，仍然由管家进行汇总与理解。因为理解意图，本身就是管家的职责。

所以我们可以设想一个这样的对话：

user: 我中午想吃点好吃的
assistant: 您具体想吃什么呢？今天午餐可选的菜品有炸鸡、红烧肉、西兰花炒瘦肉、酱香面。
user: 酱香面吧

那管家收到这样一段对话后，就应当理解出一个新任务，”主人要求今天的午餐为酱香面“，然后直接把该任务交给厨师即可。

执行层

对于一个执行角色来说，他的职责会更加明确：规划、执行、反馈。

规划

规划这个步骤可以比较灵活。第一种方式是参考现在的一些ai-agent框架，直接让大模型生成一个行动规划，按照顺序步骤执行；第二种方式就是偏程序化的方式固定一系列行动规划，比如，对于IOT控制，通常就是根据用户请求查询可控制设备的列表，然后生成参数或者直接生成函数，运行代码，控制设备，这样具有固定流程的步骤。
执行

执行通常就是运行代码，或者让大模型生成内容(文字、图片、视频、音频等)。
反馈

反馈这一步可以做得比较灵活，根据任务类型场景，反馈可以是针对生成代码的运行测试审核，或者是对文字内容的审核，又或者是对内容的二次修改，总之，是利用LLM进行自我反馈，从而校准输出结果与目标结果的匹配度。

任务表

这里我提供另一种设计思路，将调度层的部分压力转移给执行层，这种设计理论上更简单点，但是会增加系统的开销和问题风险。

假设现在已经有了一个支持100种专家角色的ai服务系统，然后，我打算增加100种，那么，按照之前的思路，我不仅要在执行层新增100种角色，我还要在调度层的分配提示词中增加对应的100种角色的描述，一旦这些角色的职责有变动，我还要在分配提示词中相应更改，显然会比较繁琐。

于是，我们可以选择：将调度层的分配操作去掉，在执行层的每个角色都增加一个任务匹配检查，调度层不直接分发任务，而是把所有任务放到一个任务表中，执行层的角色自行扫描任务表，从中获取属于自身职责的任务。

总结

当然，你可能从一开始就意识到，这样的设计就是最基本的分治思想。事实上，也已经有不少ai-agent开源框架采用了分治方法，把大任务拆解为多个小任务，以此来提升ai回答内容的质量，不过，我个人认为这优化的是“怎么做”这个环节，而针对“做什么”这个环节，我个人提出的方案就是引入调度层这样的设计来进行优化。或许再大胆一点，这可能也是一种专用于AI的“操作系统”的雏形。