项目给出了用Groq LLM 实现的4种智能体模式的开源设计！
一个名为 agentic_patterns 的 GitHub 仓库悄然上线，它巧妙地利用 Groq LLM 实现了四种核心的智能体模式。这一创新不仅展示了 Groq LLM 的强大能力，更为研究者和开发者提供了宝贵的实践资源。
四大模式：智能体设计的新标准
这个仓库实现了四种关键的智能体模式：
反思模式：让 AI 能够对自身的输出进行评估和改进。
一个非常基础的模式，但尽管它很简单，却为 LLM 的响应提供了惊人的性能提升。
它使 LLM 能够反思其结果，提出修改、添加、改进写作风格等建议。
工具模式：使 AI 能够调用外部工具来增强其能力。
存储在 LLM 权重中的信息通常不足以对我们的问题给出准确而深刻的回答。
这就是为什么我们需要为 LLM 提供访问外部世界的方法 🌍。
实际上，你可以为任何你想要的东西构建工具（归根结底，它们只是 LLM 可以使用的函数），从一个让你访问维基百科的工具，到另一个分析 YouTube 视频内容的工具，或者在 Wolfram Alpha 中计算复杂积分的工具。
工具是代理应用的秘密武器，可能性是无限的！🥫
规划模式：赋予 AI 制定和执行复杂计划的能力。
我们已经看到了能够进行反思并使用工具访问外部世界的智能体。但是……关于计划能力呢？也就是说，如何决定完成一项大型任务所需的一系列步骤？
这正是“计划模式”所提供的功能：让大模型能够将任务分解为更容易实现的小目标，同时不偏离最终目标。
最具代表性的计划模式示例就是上图所展示的 ReAct 技术。
多智能体模式：实现多个 AI 智能体之间的协作。
你可能听说过像 crewAI 或 AutoGen 这样的框架，它们可以用来创建多智能体应用程序。
这些框架实现了多种多智能体模式的变体，其中任务被划分为由不同角色执行的小任务（例如，一个智能体可以担任软件工程师，另一个可以担任项目经理，等等）。
这些模式的实现，不仅展示了 Groq 技术的潜力，更为开发者提供了一个全面的智能体设计工具箱。
Groq LLM：隐藏的实力选手
Groq LLM 虽然不如 GPT 或 Claude 那样家喻户晓，但其在这个项目中的表现令人惊艳。它能够灵活地适应不同的智能体模式，展现出了强大的通用性和适应性。
这个项目也暗示了 Groq LLM 可能在未来的 AI 应用开发中扮演更重要的角色。它的高效性和灵活性，使其成为构建复杂 AI 系统的理想选择。
GitHub 链接：https://github.com/neural-maze/agentic_patterns
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本文同步自于知识星球《AGI Hunt》
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