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Prompt Engineering (提示工程)数学定义对初始状态的静态操作。在论文的框架中Prompt Engineering被严格定义为确定概率链起点的过程。它的本质它是“初始上下文”Initial Context。公式表明它是由用户输入c和模板参数共同决定的。在不同架构中的表现在ReAct中它是静态的。通常只有一个通用的系统提示词System Prompt用于所有的步骤涵盖了所有工具和指令。在Control Flow / Multi-Agent中它是动态的。每个图节点或每个Agent角色都有不同的。这意味着你可以通过针对性地修改某个步骤的初始提示词来专门优化该步骤的成功率。通俗理解如果把Agent比作考生Prompt Engineering就是给考生发的“试卷说明书”。在简单模式下整场考试只有一份说明书在高级模式下每一道大题都有一份专门定制的说明书。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】2. Context Engineering (上下文工程)数学定义在每一步骤中对状态进行动态的、策略性的操作。这是论文中非常精彩的一个区分。很多人把Prompt和Context混为一谈但论文指出Context Engineering是关于状态如何随时间更新的技术。它的核心问题当Agent执行完动作并获得观察结果后下一个状态应该长什么样三种更新策略 (函数)无损拼接 (Lossless Concatenation, ReAct默认)。简单粗暴地把所有的思考、动作、观察结果拼接到历史记录后面。这会导致上下文窗口迅速膨胀且包含大量噪声。有损摘要更新 (Lossy Summarizing Update)。在每一步都对过去的信息进行摘要压缩。结构化选择性更新 (Structured Selective Update)。引入记忆检索机制只保留和当前步骤相关的信息。价值通过精心设计的Context Engineering你可以在不改变模型的情况下通过控制“喂”给模型的信息即极大地提高的概率。通俗理解这是考生的“草稿纸管理策略”。ReAct是把所有草稿不加筛选地往下写越写越乱Context Engineering则是每做完一题就整理、擦除或总结草稿确保下一题开始时思路清晰。3. Inference Algorithms (推理算法)数学定义定义推理泛函和状态更新函数的固定模式。这不仅仅是指“换一个更聪明的模型”而是指改变模型处理信息的方式。是什么论文用来表示一个“泛函”Functional。最简单的情况即直接调用LLM模型进行预测。复杂的情况可以代表一种复杂的推理过程比如Tree of Thoughts (思维树)或Deep Thinking (深度思考)。优化手段在ReAct中通常是单一且固定的全程用同一个方式思考。在Control Flow或高级架构中你可以动态切换推理逻辑。例如对于简单的步骤使用快速直觉的如gpt-3.5对于需要逻辑推导的步骤切换到复杂的如gpt-4 思维链。本质这是在操纵概率核Probability Kernel。通过改变你实际上是在改变从状态到动作的映射函数本身。通俗理解这是考生的“解题大脑”。你可以选择全程用“快思考”直觉也可以强制要求在某几步使用“慢思考”列提纲、反复推敲、自我反思。Inference Algorithms就是决定在什么时候用哪种脑子的策略。论文的结论是传统的ReAct架构之所以在复杂任务中容易失败是因为它锁死了这三个维度。它试图用“一套Prompt 简单的拼接历史 一个模型”走天下。 而现代的Control Flow和Multi-Agent架构实际上是解开了这些锁允许开发者在每一个步骤Step或每一个节点Node上独立地优化提示、上下文和推理逻辑从而最大化整体的成功概率。设计者的工具箱5个“自由度”这篇论文最精彩的部分在于它提出了“自由度”Degrees of Freedom的概念。这张图在网上很火。研究者认为无论您在构建什么样的Agent您手中真正能调节的“旋钮”其实只有5个。不同的架构ReAct vs Multi-Agent无非就是对这5个旋钮的不同配置。让我们逐一拆解这5个优化杠杆杠杆1Prompt Engineering ()这是初始状态的设定。定义如何将用户的输入转化为模型的第一口“饲料”。您的操作空间编写System Prompt、设置少样本示例Few-Shot等。杠杆2Update Function ()这是记忆管理的方式。 当Agent执行了一步操作后新的状态该如何生成追加Append这是ReAct的默认做法把历史记录无限拼接。简单但容易爆Context窗口。摘要Summary对历史进行压缩。选择性更新Selective只保留相关记忆。研究者指出改变函数是优化Agent长期记忆能力的关键。杠杆3Action Space ()这是工具的可用性。在这一步Agent允许使用哪些工具ReAct模式通常是全局可见所有工具都在列表里。优化思路通过限制动作空间Partitioning只给Agent当前步骤必要的工具可以显著提高选择正确工具的概率。杠杆4Inference Model ()这是推理的大脑。您是全程使用同一个模型比如GPT-4还是在不同步骤切换不同能力的模型也可以代表一种复杂的推理过程比如“思维树”Tree of Thoughts它本质上是一种更复杂的推理泛函。杠杆5Collaboration ()这是多智能体协作特有的杠杆稍后详细展开。这是关于Agent之间如何“传话”和“协商”的概率优化。架构大比拼用“自由度”看世界有了上面这套理论我们再来看现在的各种Agent架构视野就完全不同了。研究者在论文中通过对比表格清晰地展示了各架构的本质区别。ReAct被锁死的自由度Prompt ()静态。通常全程只有一个System Prompt。Actions ()全局。所有工具混在一起。Model ()单一。全程一个模型跑到底。结论ReAct就像把一个全能选手扔进迷宫虽然通用性强但因为它是静态的所以在特定复杂步骤上很难进行针对性优化。Control Flow控制流/工作流人为的约束之美现在流行的LangGraph或各种Workflow工具在数学上是在做什么Prompt**动态**到了“写代码”的节点就换上“程序员”的Prompt到了“测试”节点就换上“测试员”的Prompt。Actions**分区**在特定节点只暴露特定的工具。数学含义通过人为地“分割”动作空间和状态空间我们强制将概率集中在正确的路径上消除了“随机游走”的不确定性。Multi-Agent多智能体开启新的维度多智能体不仅仅是把任务拆分它引入了一个全新的优化维度协作Collaboration。多智能体协作的数学本质这是论文最核心的理论贡献之一。研究者问了一个深刻的问题为什么两个Agent配合往往比一个超级Agent更好答案在于一个新的概率项。什么是协作概率在多智能体系统中Agent A比如产品经理执行动作后不仅仅是产生一个结果它通过动作产生了一个上下文Context并把这个传递给Agent B比如程序员。公式如下这里代表Agent A基于自己的行动生成特定上下文传递给Agent B的概率。协作即“搜索”这听起来很抽象但请您这样理解 协作和协商Negotiation本质上是在搜索最优的通信上下文。单体Agent只能自己闷头干必须在给定的下硬解。多智能体Agent A的任务变成了“寻找一种最好的说法”使得Agent B成功的概率最大化。研究者指出这种“通过对话来动态调整上下文”的能力实际上是在运行时Runtime动态微调系统的参数而不需要重新训练模型。这就是多智能体系统强大的数学根源它增加了一个巨大的、可优化的参数空间。现实的考量协作是有代价的虽然多智能体协作听起来很美但研究者非常冷静地泼了一盆冷水协作是有成本的Collaboration Costs。您增加的每一个Agent每一次交互都会带来延迟Latency网络请求和生成的耗时。算力消耗Tokens真金白银的成本。复杂性Complexity系统越复杂越容易出错。正则化目标函数为了解决这个问题论文提出了一个修正后的目标函数。我们在设计Agent时不能只看成功率还要看“性价比”。任务成功的概率。协作带来的总成本。(Lambda)惩罚系数。这个公式提醒我们不要为了追求1%的概率提升而引入过度复杂的协作流程。一个优秀的Agent架构师应该在这个公式中找到平衡点设计出既高效又经济的系统。这也是上周五的文章中介绍的观点感兴趣您可以看下[总结从艺术走向工程读完这篇论文最深刻的感受是它为AI Agent领域带来了一种秩序感。每一个决策是拆分Prompt还是增加Agent交互都可以映射到概率链上的具体变量。希望这篇文章能帮助您透过数学的视角重新审视您手中的Agent代码。下一次当您在优化Agent时您调整的不再仅仅是文字而是那条精妙的概率链。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】