Agent Design Pattern Catalogue: A Collection of Architectural Patterns for Foundation Model based Agents

基于基础模型的生成人工智能可以促进代理的开发和实施，代理可以利用杰出的推理和语言处理能力，扮演积极主动、自治的角色，追求用户的目标。然而，缺乏系统性的知识来指导从业者设计代理，考虑到目标追求的挑战（包括生成工具性目标和计划），如基础模型中固有的幻觉、推理过程的可解释性、复杂的问责制等。为了解决这个问题，我们进行了系统性的文献综述，以了解基于基础模型的代理和更广泛的生态系统的最新技术。在本文中，我们提出了一个模式目录，包括16个建筑模式，并分析了上述文献综述的结果，包括上下文、力量和权衡。所提出的目录可以为有效使用模式提供全面的指导，并通过促进目标追求和计划生成，支持基于基础模型的代理的架构设计。

如何设计基于Foundation模型的代理人，以解决目标追求中的挑战，如生成工具性目标和计划，推理过程的可解释性，复杂的问责制等问题？

本文提出了一个包含16种架构模式的模式目录，以支持基于Foundation模型的代理人的架构设计，从而促进目标追求和计划生成。

本文的亮点包括：系统性的文献综述，提出了一个16种架构模式的模式目录，分析了上下文、力量和权衡；为基于Foundation模型的代理人的架构设计提供了综合指导。

最近的相关研究包括：《基于深度强化学习的代理人目标导向行为的生成》、《基于深度学习的代理人规划与决策方法研究》等。