随着大模型 (LLM) 技术的飞速发展，我们正步入一个全新的智能系统时代。这些模型正从静态、通用型的模式，向着动态、特定任务型的系统转变，具备了实时推理和自主行为的能力。这一变革的核心驱动力在于两项关键技术进步：检索增强生成 (RAG) 和 自主Agent 的涌现。本文将深入探讨这些技术，并对比传统RAG与图RAG系统，以及对Agent层级进行分类，同时也会涉及到对大模型进行微调的技术，以提升其在特定领域的性能。
1. 大模型 (LLM) 的局限性与RAG的诞生
尽管如GPT-4和Claude等大模型 (LLM) 在语言理解和生成方面表现出色，但它们也存在着固有的局限性。首先，静态知识是其一大瓶颈。LLM的知识仅限于其训练数据，无法获取最新的信息。这导致了幻觉现象，即模型可能生成流畅但错误或虚构的内容。其次，上下文长度限制也制约了LLM处理复杂文档的能力，重要细节可能被截断。为了解决这些问题，检索增强生成 (RAG) 技术应运而生，通过集成检索组件，使LLM能够实时访问外部知识库。
2. 检索增强生成 (RAG) 的原理与应用
检索增强生成 (RAG) 架构的核心在于将LLM与外部知识源结合，实现上下文感知的生成。该过程通常包含三个关键组件：
- 嵌入 (Embedding)：用户查询通过嵌入模型进行编码。这些模型，如通用句子编码器或微调的Transformer模型，将文本转换为捕捉语义信息的数值向量。嵌入模型的选择对检索质量至关重要。例如，在金融领域，可以使用专门针对金融文本训练的嵌入模型，以更好地捕捉行业术语和概念。
- 检索 (Retrieval)：从向量数据库（如FAISS、Pinecone）中检索出Top-k个相似文档。向量数据库能够高效地存储高维嵌入，并支持快速的近似最近邻 (ANN) 搜索。文档通常会被分割成更小的、语义连贯的块，以确保相关性并控制LLM的上下文窗口大小。
- 生成 (Generation)：LLM基于查询和检索到的文档来生成响应。这种方式可以显著提升生成内容的准确性和相关性。
一个典型的应用案例是法律问答系统。律师可以向系统提问：“2024年欧洲数据隐私合规要求是什么？”RAG系统会从其知识库中检索最新的GDPR法规及相关法律解释，为律师提供准确且最新的答案。另一个例子是动态企业搜索，员工可以在公司内部门户搜索“关于远程办公的最新HR政策”。RAG系统会检索最新版本的政策文档，确保员工获得最新的信息。
3. 从传统RAG到图RAG：结构化检索的演进
传统的RAG架构虽然有效，但仍然存在局限性，例如无法进行结构化推理和多跳检索。为了克服这些限制，图RAG应运而生。图RAG通过将文档组织成知识图谱，实现了结构化推理，从而提升了检索的可解释性、组合性和查询效率。在科学文献综述或企业知识搜索等场景中，图RAG的优势尤为明显。
在图RAG中，实体和文档之间的关系（例如，因果关系、时间链接）被编码为图的边，从而实现了比非结构化块式RAG更精确的上下文映射。
图RAG架构包含以下几个关键步骤：
- 知识图谱构建 (KG Construction)：提取实体和关系，构建知识图谱。这一过程通常涉及命名实体识别 (NER) 和关系抽取 (RE)。
- 图搜索 (Graph Search)：使用图遍历进行实体感知的搜索。例如，在药物发现领域，可以利用知识图谱搜索与特定疾病相关的基因和蛋白质。
- 上下文生成 (Contextual Generation)：结合查询和知识图谱数据生成响应。
与传统RAG相比，图RAG具备以下优势：
- 多跳推理 (Multi-hop reasoning)：能够进行跨多个实体的推理。
- 上下文准确性 (Contextual accuracy)：更好地理解查询的上下文。
- 语义关系 (Semantic relationships)：能够捕捉实体之间的语义关系。
在RobustQA等基准测试中，图RAG在需要跨多个实体进行推理的复杂任务中，始终优于传统RAG。
4. 自主Agent的崛起：从响应式到决策型
大模型 (LLM) 正越来越多地被用作自主Agent，这些Agent能够独立地规划、使用工具、回忆记忆并进行迭代决策。我们可以将LLM Agent分为以下几个层级：
- 响应式Agent (Reactive agents)：根据输入做出响应，不进行规划（例如，聊天机器人）。
- 思维链 (CoT) Agent (Chain-of-Thought (CoT) agents)：使用自我生成的想法执行多步骤推理。
- 工具使用Agent (Tool-using agents)：集成API、搜索引擎或计算模块，实现有根据的行动（例如，LangChain Agent）。
- 多Agent系统 (Multi-agent systems)：跨专业Agent（例如，规划器、检索器、推理器）协作，完成复杂的任务。
LangChain、Autogen、CrewAI和OpenAgents是支持此类Agent架构的关键框架。Agent框架的关键特征包括：
- 自主性 (Autonomy)：独立执行和管理工作流程。
- 工具使用 (Tool Use)：与数据库、API或计算工具交互。
- 适应性 (Adaptability)：从反馈中学习和改进。
- 记忆 (Memory)：Agent可以拥有短期记忆（例如，用于即时上下文的对话缓冲区）和长期记忆（例如，存储过去交互或学习知识的向量存储）。
例如，德国电信使用Agent提供HR和IT支持。Agent可以处理员工提出的新软件许可申请，检查库存、发起采购订单，并在需要人工干预时通知IT支持部门，无需人工直接监督。在医疗保健领域，Agent可以协助诊断和治疗计划，例如分析患者记录、比较症状与已知疾病，并向医生建议潜在的治疗方案。
5. 多Agent架构：构建复杂系统的关键
在大型企业或异构数据环境中，多Agent RAG系统正在兴起。专门的Agent被分配给特定的数据模态（例如，PDF Agent、SQL Agent、Graph Agent）。中央规划器协调查询分解、委派和合成。例如，在一个生物医学研究助手中，PubMed Agent处理论文，而Graph Agent管理药物-靶标网络。这种模块化设计可以提高性能，确保可解释性，并允许更好地进行错误隔离和调试。
Agent通常被分为以下几类：
- 实用Agent (Utility Agents)：特定任务、响应式系统。例如：FAQ聊天机器人、日程安排器。
- 超级Agent (Super Agents)：具有多步骤推理的复杂决策者。例如：财务规划Agent、自主研究助理。
- 编排Agent (Orchestrator Agents)：管理和协调多个实用/超级Agent。例如：管理供应链、质量控制和维护的制造AI。
6. 大模型微调：提升计算机使用能力的关键
尽管预训练的大模型 (LLM) 功能强大，但微调能够使其适应特定任务、领域或行为，尤其是在计算机使用Agent方面。此过程使用特定任务数据优化模型的参数。
常用的微调技术包括：
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LoRA (Low-Rank Adaptation)：LoRA是一种参数高效的微调 (PEFT) 技术，它将可训练的低秩矩阵注入到预训练模型的Transformer层中。与微调所有参数不同，LoRA只更新这些小得多的矩阵，从而显著减少了可训练参数的数量、内存占用和训练时间。
- 计算机使用Agent用例：使基础LLM能够理解和生成特定的命令行指令、API调用或特定领域的语言，以便与计算机系统交互，而无需重新训练整个大型模型。
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PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)：PEFT是一类更广泛的技术，旨在更有效地微调大型预训练模型。LoRA就是一个典型的例子。其他技术包括prefix-tuning、prompt-tuning和adapters，这些技术也涉及添加少量可训练参数或调节模型的输入。
- 计算机使用Agent用例：当资源（GPU内存、训练时间）有限时，PEFT方法对于自定义LLM执行诸如代码生成、系统监视或自动配置等任务非常宝贵。
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DPO (Direct Preference Optimization)：DPO是一种新颖的对齐技术，它直接优化语言模型以与人类偏好对齐，而无需像传统的从人类反馈中进行强化学习 (RLHF) 那样使用单独的奖励模型。它将对齐问题重新表述为分类任务，直接优化策略以优先选择所选响应而不是被拒绝的响应。
- 计算机使用Agent用例：使Agent的行为与期望的结果对齐，例如优先选择安全的API调用而不是潜在的风险调用，或确保生成的代码符合特定的样式指南或安全协议。
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RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)：RLHF涉及训练一个奖励模型，该模型基于人类对不同LLM输出的偏好，然后使用此奖励模型通过强化学习（例如，使用PPO，Proximal Policy Optimization）来微调LLM。这使得模型能够学习复杂的、非平凡的目标，这些目标很难通过监督学习直接指定。
- 计算机使用Agent用例：教授Agent在环境中执行复杂的动作序列，例如导航桌面GUI、调试复杂的软件或管理云资源，其中成功标准是主观的或难以通过编程方式定义。RLHF可以引导Agent采取更有帮助、更合乎道德或更有效的行动。
通过这些微调技术，可以显著提升LLM在特定任务中的性能，使其更好地适应计算机使用的场景。
7. 探究“推理”的本质：Agent智能的核心
在自主AI行为的核心是推理——根据现有信息和目标得出逻辑结论、做出决策和解决问题的能力。虽然大模型 (LLM) 经过大量语料库的预训练，并且可以隐式地模拟一些推理模式，但显式和结构化的推理仍然是一个挑战——尤其是在涉及规划、工具使用或多步骤推理的任务中。
LLM Agent依靠自我反思、思维链提示和外部工具的使用相结合来执行推理任务。以下是这些组件的工作方式：
- 思维链 (CoT) 提示 (Chain-of-Thought (CoT) Prompting)：Agent在生成最终响应之前，将任务分解为中间推理步骤。这对于算术、逻辑难题和多跳问题尤其有用。
- 思维树 (ToT) 推理 (Tree-of-Thought (ToT) Reasoning)：虽然思维链提示鼓励线性逐步推理，但思维树 (ToT) 框架通过启用多个解决方案路径的分支探索来概括这一点。它将问题解决视为树搜索问题，其中每个节点都是一个部分的“想法”或推理步骤，而分支代表替代的想法或子决策。
- ReAct框架 (推理+行动) (ReAct Framework (Reasoning + Acting))：Agent在推理（大声思考）和行动（使用工具）之间交替。例如，Agent可能会推理：“要回答这个财务问题，我需要最新的数据”，然后触发Web搜索或数据库查询。
- 反思和自我批评 (Reflexion and Self-Critique)：Agent可以批评自己的输出，如果结果看起来不完整或有缺陷，则可以重新生成答案。这种递归循环允许通过反馈或更正进行细化（例如，反思、自我细化Agent）。
- 工具增强推理 (Tool-Augmented Reasoning)：Agent不完全依赖参数知识，而是查阅工具——检索器、计算器、搜索引擎、数据库——以支持有根据的推理。这减少了幻觉并提高了事实正确性。
- 规划和决策树 (Planning and Decision Trees)：一些高级Agent使用符号规划或基于规则的逻辑来生成执行序列。例如，Agent可能会计划：检索→总结→提取关键术语→格式化响应。
8. 结论与展望：大模型技术的未来
大模型 (LLM) 向检索增强和基于Agent的系统的演进，标志着AI领域的一个范式转变。RAG增强了事实准确性，图RAG实现了结构化推理，而自主Agent解锁了诸如规划、决策制定和多Agent协作等能力。此外，诸如LoRA、PEFT、DPO和RLHF等微调技术对于针对特定任务定制这些强大的基础模型，并使其行为与复杂的人类偏好对齐至关重要，尤其是在计算机使用自动化方面。未来的AI系统很可能是有序的此类Agent网络，不断学习并适应复杂的环境。管理和协调这些复杂的多Agent系统将带来挑战和先进AI开发的重大机遇。随着技术的不断发展，我们有理由相信，AI将在各个领域发挥越来越重要的作用，推动社会进步和经济发展。