通过提示工程为AI智能体添加推理能力

提示策略增强了智能体的推理能力，有助于解决 AI 应用中的问题。我们将向您展示如何实现。

译自 How To Add Reasoning to AI Agents via Prompt Engineering，作者 Janakiram MSV。

在我们之前的AI 智能体架构探索中，我们讨论了角色、指令和记忆的核心组成部分。现在，我们将深入探讨不同的提示策略如何增强智能体的推理能力，使其在解决问题的方法上更加有条理和透明。

有效的提示工程技术已被证明对于帮助大型语言模型 (LLM) 生成更可靠、结构化和推理良好的响应至关重要。这些技术利用以下几个关键原则：

逐步分解：将复杂的任务分解成更小、更易于管理的步骤，有助于 LLM 更系统地处理信息，减少错误并提高逻辑一致性。
明确的格式指令：提供清晰的输出结构指导模型组织其思路，并以更易于理解的格式呈现信息。
自我反思提示：鼓励模型回顾自身的推理过程，有助于发现潜在的错误并考虑不同的视角。
情境框架：提供具体的框架（例如“分析优缺点”或“考虑多种情况”）有助于模型从不同的角度处理问题。

这些技术构成了我们已实现的推理策略的基础，每种策略都旨在利用 LLM 能力的不同方面，同时保持响应的一致性和可靠性。

理解基于策略的推理

虽然基本的智能体可以直接处理任务，但高级推理需要结构化的方法来解决问题。该实现使用策略模式来定义不同的推理框架。让我们看看这些策略在我们增强的智能体架构中是如何定义的：

class ExecutionStrategy(ABC):
    @abstractmethod
    def build_prompt(self, task: str, instruction: Optional[str] = None) -&gt; str:
        """Build the prompt according to the strategy."""
        pass
 
    @abstractmethod
    def process_response(self, response: str) -&gt; str:
        """Process the LLM response according to the strategy."""
        pass

这个抽象基类为实现各种推理策略提供了基础。每种策略都提供了一种独特的方法来：

构建解决问题的过程；
分解复杂的任务；
组织智能体的思维过程；以及
确保对问题的全面考虑。

让我们更仔细地看看三种不同的技术：ReAct、思维链和反思。该框架也易于添加其他技术。

ReAct：推理和行动

ReAct 策略（Reasoning and Action）实现了思想、行动和观察的循环，使智能体的决策过程明确且可追溯。以下是它的实现方式：

class ReactStrategy(ExecutionStrategy):
    def build_prompt(self, task: str, instruction: Optional[str] = None) -&gt; str:
        base_prompt = """Approach this task using the following steps:
1) Thought: Analyze what needs to be done
2) Action: Decide on the next action
3) Observation: Observe the result
4) Repeat until task is complete
 
Follow this format for your response:
Thought: [Your reasoning about the current situation]
Action: [The action you decide to take]
Observation: [What you observe after the action]
... (continue steps as needed)
Final Answer: [Your final response to the task]
 
Task: {task}"""

此策略确保：

明确的推理：思维过程的每个步骤都清晰地表达出来。
基于行动的方法：决策与具体的行动联系在一起。
迭代改进：解决方案通过多次观察和调整循环而发展。

思维链：逐步解决问题

思维链策略将复杂的问题分解成可管理的步骤，使推理过程更加透明和可验证。以下是它的样子：

class ChainOfThoughtStrategy(ExecutionStrategy):
    def build_prompt(self, task: str, instruction: Optional[str] = None) -> str:
        base_prompt = """Let's solve this step by step:
Task: {task}
Please break down your thinking into clear steps:
1) First, ...
2) Then, ...
(continue with your step-by-step reasoning)
Final Answer: [Your conclusion based on the above reasoning]"""
        return base_prompt

这种方法提供：

通过复杂问题的线性进展；
步骤和结论之间的清晰联系；
更易于验证推理过程；以及
更好地理解结论是如何得出的。

反思：深度分析和自我审查

反思策略增加了一个元认知层，鼓励智能体检查自身的假设并考虑替代方法。代码如下：

class ReflectionStrategy(ExecutionStrategy):
    def build_prompt(self, task: str, instruction: Optional[str] = None) -> str:
        base_prompt = """Complete this task using reflection:
Task: {task}
1) Initial Approach: - What is your first impression of how to solve this? - What assumptions are you making?
2) Analysis: - What could go wrong with your initial approach? - What alternative approaches could you consider?
3) Refined Solution: - Based on your reflection, what is the best approach? - Why is this approach better than the alternatives?"""
        return base_prompt

与智能体架构集成

这些策略通过工厂模式和策略设置器无缝集成到智能体架构中：

class Agent:
    @property
    def strategy(self) -&gt; Optional[ExecutionStrategy]:
        return self._strategy
 
    @strategy.setter
    def strategy(self, strategy_name: str):
        """Set the execution strategy by name."""
        self._strategy = StrategyFactory.create_strategy(strategy_name)

执行流程包含所选策略：

    def execute(self, task: Optional[str] = None) -&gt; str:
        if task is not None:
            self._task = task
        
        messages = self._build_messages()
        
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model=self._model,
                messages=messages
            )
            
            response_content = response.choices[0].message.content
            
            # Process response through strategy if set
            if self._strategy:
                response_content = self._strategy.process_response(response_content)

实践应用

以下是这些策略在实践中的使用方法：

from agent import Agent
 
def main():
    # Initialize the agent
    agent = Agent("Problem Solver")
    
    # Configure the agent
    agent.persona = """You are an analytical problem-solving assistant.
You excel at breaking down complex problems and explaining your thought process.
You are thorough, logical, and clear in your explanations."""
 
    agent.instruction = "Ensure your responses are clear, detailed, and well-structured."
 
    # Define the park planning task
    park_planning_task = """
            A city is planning to build a new park. They have the following constraints:
            - Budget: $2 million
            - Space: 5 acres
            - Must include: playground, walking trails, and parking
            - Environmental concerns: preserve existing trees
            - Community request: include area for community events
            How should they approach this project?"""
 
    # Display available reasoning strategies
    print("Available reasoning strategies:", agent.available_strategies())
    print("\n" + "="*50)
 
    # Test ReAct strategy
    print("\n=== Using ReAct Strategy ===")
    agent.strategy = "ReactStrategy"
    agent.task = park_planning_task
    response = agent.execute()
    print(f"\nTask: {park_planning_task}")
    print("\nResponse:")
    print(response)
    print("\n" + "="*50)
 
    # Test Chain of Thought strategy
    print("\n=== Using Chain of Thought Strategy ===")
    agent.clear_history()  # Clear previous interaction history
    agent.strategy = "ChainOfThoughtStrategy"
    agent.task = park_planning_task
    response = agent.execute()
    print(f"\nTask: {park_planning_task}")
    print("\nResponse:")
    print(response)
    print("\n" + "="*50)
 
    # Test Reflection strategy
    print("\n=== Using Reflection Strategy ===")
    agent.clear_history()  # Clear previous interaction history
    agent.strategy = "ReflectionStrategy"
    agent.task = park_planning_task
    response = agent.execute()
    print(f"\nTask: {park_planning_task}")
    print("\nResponse:")
    print(response)
    print("\n" + "="*50)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

此实现允许：

灵活的策略选择：针对不同类型的任务采用不同的推理方法。
一致的格式：无论选择哪种策略，输出结构都一致。
清晰的推理轨迹：对问题解决过程进行透明的记录。
策略比较：轻松评估对同一问题的不同方法。

策略推理的益处

这些推理策略的实现带来了几个关键优势：

增强的问题解决能力：多种方法来处理复杂的任务。
改进的透明度：清晰地了解智能体的推理过程。
更好的验证：更容易验证智能体的结论。
灵活的架构：易于添加新的推理策略。

框架的完整源代码可在GitHub 仓库中找到。

未来展望

虽然这些推理策略显著增强了智能体的能力，但未来仍有几个改进方向：

基于任务类型动态选择策略；
结合多种策略的混合方法；
增强每个策略中的错误处理；以及
基于指标的策略有效性评估。

结构化推理策略与智能体现能力的结合，创造了一个更强大、更通用的系统，能够处理复杂问题，同时保持其决策过程的透明性和可靠性。

在本系列的下一部分，我们将为智能体添加长期记忆，使它们能够暂停和恢复任务。敬请期待。