最近在AI智能体领域一个名为“定了么智能体”的项目引起了我的注意。它没有选择堆砌大模型参数或追求通用能力的军备竞赛而是提出了一个颇具东方哲学意味的路径“东方智慧 × 自我决策成长体系”。这听起来有些抽象甚至带点“玄学”色彩但深入探究后我发现它试图解决的是当前AI智能体开发中一个非常现实的痛点如何让一个智能体在复杂、动态的真实环境中像人一样持续学习、自主决策并稳健成长而不是仅仅执行预设的、僵化的任务流。很多开发者都体验过基于现有框架如LangChain、AutoGPT搭建的智能体在演示场景下运行良好一旦投入实际业务面对稍复杂的异常、模糊的指令或未预见的场景就容易“卡壳”或做出荒谬决策。其核心问题在于大多数智能体的“大脑”是静态的——它的知识、决策逻辑和应对策略在部署时就被基本固定了。而“定了么智能体”提出的“自我决策成长体系”其野心在于构建一个具有内省、学习和进化能力的动态核心。本文将为你深入拆解“定了么智能体”这一理念背后的技术内涵与实践可能性。我不会复述空洞的概念而是聚焦于第一如何理解“东方智慧”在系统设计中的映射例如整体观、辩证思维、中庸之道如何转化为算法约束第二“自我决策成长”体系可能由哪些核心技术模块构成感知、评估、决策、记忆更新第三作为一个开发者我们如何借鉴这一思路利用现有工具栈如LangGraph、向量数据库、强化学习框架构建一个具备初级成长能力的智能体原型。你会发现这不仅仅是理念创新更是一套可落地、可编码的工程实践方案。1. 从静态执行到动态成长智能体进化的核心挑战在讨论具体技术之前我们必须先厘清问题。当前主流的任务型智能体Task-Oriented Agent工作模式通常是“感知-规划-执行”Sense-Plan-Act循环。它根据当前状态和预设目标调用规划器通常是大模型生成一个动作序列如调用某个工具API然后执行。这个模式的瓶颈非常明显知识固化智能体依赖初始注入的提示词Prompt和有限的上下文Context进行决策。它无法在运行中主动吸纳新知识到其长期记忆中导致面对新问题总是“从零开始”。策略单一决策逻辑被硬编码在提示词或有限的if-else规则中。当遇到规划失败、工具调用异常或结果不如预期时它缺乏备选策略或调整策略的能力。评估缺失智能体通常只关心任务是否完成缺乏对自身决策过程、行动效率和结果质量的持续评估机制。没有评估就谈不上改进。“定了么智能体”所强调的“自我决策成长”正是要突破这些瓶颈。其目标不是创造一个全知全能的超级AI而是打造一个能够从每一次交互、每一次成功与失败中学习从而让下一次决策更聪明、更稳健的系统。这更像是在构建智能体的“免疫系统”和“经验库”。那么“东方智慧”在这里扮演什么角色它并非指具体的算法而是一种系统设计哲学整体观Holism不将智能体视为孤立的问题解决器而是将其与任务环境、历史交互、用户反馈视为一个整体系统。决策时需考虑系统各部分的关联与长期影响。辩证思维Dialectical Thinking承认矛盾的存在例如响应速度与决策深度的矛盾探索新策略与利用旧经验的矛盾并在动态中寻求平衡。中庸之道Doctrine of the Mean在决策中避免极端追求在多个约束条件下的“恰到好处”的解决方案。这在算法上可以体现为多目标优化或正则化约束。将这些哲学理念工程化就是“定了么智能体”技术体系要解决的核心问题。2. 核心架构拆解自我决策成长体系如何运转一个具备成长能力的智能体其核心架构必然超越简单的“提示词工具调用”。我们可以将其抽象为一个包含多个循环的增强型架构。下图描绘了其核心组件与数据流[外部环境/用户任务] | v [感知模块] -- 获取状态、结果、反馈 | v [评估模块] -- 计算奖励、诊断问题、生成教训 | v [决策核心] -- [策略记忆库] (更新策略) | ^ v | [规划与执行模块] | | | v | [工具/动作集] ------- [事实记忆库] (存储经验) | v [环境] --(反馈循环)-- [感知模块]2.1 感知模块不只是收集状态传统智能体的感知可能只限于当前回合的用户输入和工具返回结果。成长型智能体的感知需要更全面内部状态感知记录本次决策消耗的Token数、调用工具链的深度、执行耗时等。外部结果感知准确捕获工具执行的成功/失败状态、返回的具体数据、以及可能出现的异常信息。隐式反馈感知尝试从用户后续对话、操作停顿时间等隐式信号中推断满意度。# 示例一个增强的感知模块类结构 class EnhancedPerceptor: def __init__(self): self.internal_state {} self.external_results {} self.feedback_signals {} def perceive(self, raw_observation, execution_metadata, user_interaction): 处理原始观察提取结构化感知信息 self.internal_state.update({ step_cost: execution_metadata.get(token_used, 0), execution_time: execution_metadata.get(time_elapsed, 0), call_stack_depth: len(execution_metadata.get(tool_calls, [])) }) self.external_results.update({ success: raw_observation.get(success, False), data: raw_observation.get(data), error: raw_observation.get(error) }) # 简单模拟隐式反馈分析实际可能更复杂 if user_interaction.get(response_time) 5.0: # 用户响应慢 self.feedback_signals[possible_confusion] True return { internal: self.internal_state, external: self.external_results, feedback: self.feedback_signals }2.2 评估模块成长的关键驱动这是“成长体系”的大脑。它根据感知信息对本次决策-执行周期进行打分和归因。奖励计算定义清晰的奖励函数。不仅是任务成功1和失败-1还可以包括效率奖励-0.01 * 耗时、成本惩罚-0.001 * Token消耗、探索奖励对新策略的尝试给予小额鼓励等。问题诊断当结果不理想时尝试诊断原因。是工具选择错误是参数传递有误是规划步骤不合理还是超出了知识范围教训生成将诊断结果转化为结构化的“教训”例如“在查询天气时若城市名模糊应优先调用‘城市歧义消除工具’而非直接查询”。# 示例一个简单的评估器 class GrowthEvaluator: def __init__(self, reward_config): self.config reward_config def evaluate_cycle(self, perception, final_outcome): 评估一个决策周期 reward 0.0 lessons [] # 1. 基础任务奖励 if final_outcome[task_completed]: reward self.config[reward_success] else: reward self.config[penalty_failure] # 2. 效率惩罚 time_used perception[internal][execution_time] reward - self.config[penalty_per_second] * time_used # 3. 成本惩罚 token_used perception[internal][step_cost] reward - self.config[penalty_per_token] * token_used # 4. 问题诊断与教训生成 if not final_outcome[task_completed]: error perception[external][error] if API limit in error: lessons.append({ type: strategy, content: 遇到API限流时应等待后重试或切换备用服务。, condition: error contains \limit\ }) elif not found in error: lessons.append({ type: knowledge, content: 当前知识库缺少相关实体信息应标记为知识缺口。, condition: error contains \not found\ }) return {reward: reward, lessons: lessons}2.3 策略记忆库与决策核心决策核心通常是大模型不再仅仅依赖静态提示词。它需要查询两个动态记忆库事实记忆库存储过往任务的具体经历、获取的知识片段。通常用向量数据库实现支持相似经历检索。策略记忆库存储评估模块产生的“教训”和优化后的策略片段。可以是一组结构化的规则、优化后的提示词模板或小型的策略模型参数。决策时智能体会检索相关记忆并将这些记忆作为上下文的一部分与大模型的推理能力结合做出更明智的决策。这体现了“整体观”——决策基于全部历史经验。3. 环境搭建构建成长型智能体的技术栈要实践这一理念我们不需要从零造轮子。可以基于成熟的开源框架进行扩展。以下是一个推荐的技术栈智能体框架LangGraph或Microsoft Autogen。它们天然支持多智能体协作和复杂工作流便于我们将评估、决策、记忆更新模块化为不同的“节点”。核心大脑OpenAI GPT-4/3.5-Turbo,Claude 3, 或开源的DeepSeek,Qwen。需要具备较强的推理和指令遵循能力。记忆系统向量数据库Chroma(轻量),Weaviate或Qdrant(生产级)用于存储和检索事实记忆与策略记忆。传统数据库SQLite或PostgreSQL用于存储结构化的交互日志、奖励历史等元数据。评估与学习驱动强化学习框架RLlib或Stable-Baselines3可用于训练更复杂的策略模型。初期也可以使用基于规则的评估器。指标计算库自定义的奖励函数计算模块。3.1 基础环境准备我们以Python环境为例创建一个基础项目。# 创建项目目录并初始化虚拟环境 mkdir growing_agent cd growing_agent python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac # venv\Scripts\activate # Windows # 安装核心依赖 pip install langgraph langchain-openai chromadb sqlite3 pydantic # 注langchain-openai 是LangChain对OpenAI API的封装3.2 项目结构设计一个清晰的项目结构是复杂系统的基础。growing_agent/ ├── core/ │ ├── __init__.py │ ├── agent.py # 智能体核心决策类 │ ├── perceiver.py # 感知模块 │ ├── evaluator.py # 评估模块 │ └── memory.py # 记忆管理类事实策略 ├── graphs/ │ └── workflow.py # 定义LangGraph工作流 ├── tools/ │ └── custom_tools.py # 自定义工具集 ├── config.yaml # 配置文件API密钥、模型参数等 ├── requirements.txt └── main.py # 主入口4. 核心流程实现从决策到学习的闭环让我们用代码勾勒出智能体完成一次任务并进行学习的关键步骤。我们将使用LangGraph来定义这个有状态的工作流。4.1 定义智能体状态首先我们需要定义一个贯穿整个工作流的状态对象。# core/state.py from typing import TypedDict, List, Dict, Any, Optional from pydantic import BaseModel class AgentState(TypedDict): 智能体工作流的状态字典 messages: List[Dict[str, Any]] # 对话消息历史 current_task: str # 当前任务描述 perception: Optional[Dict] # 感知模块的输出 evaluation: Optional[Dict] # 评估模块的输出奖励、教训 retrieved_memories: List[Dict] # 检索到的相关记忆 final_output: Optional[str] # 最终输出给用户的结果4.2 构建工作流节点我们将成长循环分解为几个节点并用LangGraph连接它们。# graphs/workflow.py from langgraph.graph import StateGraph, END from core.state import AgentState from core.perceiver import EnhancedPerceptor from core.evaluator import GrowthEvaluator from core.memory import MemoryManager from core.agent import DecisionAgent import logging logging.basicConfig(levellogging.INFO) logger logging.getLogger(__name__) class GrowingAgentWorkflow: def __init__(self, config): self.perceptor EnhancedPerceptor() self.evaluator GrowthEvaluator(config[rewards]) self.memory MemoryManager(config[memory]) self.agent DecisionAgent(config[llm]) self.graph self._build_graph() def _build_graph(self): workflow StateGraph(AgentState) # 1. 节点理解任务并检索记忆 workflow.add_node(understand_and_retrieve, self._node_understand) # 2. 节点决策与规划 workflow.add_node(decide_and_plan, self._node_decide) # 3. 节点执行动作 workflow.add_node(execute, self._node_execute) # 4. 节点感知结果 workflow.add_node(perceive, self._node_perceive) # 5. 节点评估与学习 workflow.add_node(evaluate_and_learn, self._node_evaluate) # 设置工作流入口 workflow.set_entry_point(understand_and_retrieve) # 定义边流程走向 workflow.add_edge(understand_and_retrieve, decide_and_plan) workflow.add_edge(decide_and_plan, execute) workflow.add_edge(execute, perceive) workflow.add_edge(perceive, evaluate_and_learn) workflow.add_edge(evaluate_and_learn, END) # 本次循环结束 # 也可以添加条件边例如评估后决定重试 # workflow.add_conditional_edges(...) return workflow.compile() def _node_understand(self, state: AgentState) - AgentState: 节点理解任务并从记忆库中检索相关经验 task state[current_task] logger.info(f理解任务: {task}) # 检索相关事实记忆和策略记忆 related_facts self.memory.retrieve_facts(task, k3) related_strategies self.memory.retrieve_strategies(task, k2) state[retrieved_memories] related_facts related_strategies return state def _node_decide(self, state: AgentState) - AgentState: 节点综合记忆和当前任务做出决策规划 # 将任务、历史消息和检索到的记忆一起交给决策智能体 plan self.agent.decide( taskstate[current_task], historystate[messages], memoriesstate[retrieved_memories] ) # plan 可能包含下一步动作、调用哪个工具、参数等 state[current_plan] plan return state def _node_execute(self, state: AgentState) - AgentState: 节点执行决策规划中的动作如调用工具 plan state[current_plan] logger.info(f执行计划: {plan}) # 这里简化处理实际应解析plan并调用对应的工具 # 假设我们有一个工具分发器 execution_result self._dispatch_tool(plan) state[execution_result] execution_result return state def _node_perceive(self, state: AgentState) - AgentState: 节点感知执行结果和周围环境 exec_result state[execution_result] # 收集内部元数据模拟 metadata {token_used: 150, time_elapsed: 2.5, tool_calls: [plan[action]]} perception self.perceptor.perceive( raw_observationexec_result, execution_metadatametadata, user_interaction{} # 模拟实际应从交互中获取 ) state[perception] perception return state def _node_evaluate(self, state: AgentState) - AgentState: 节点评估结果生成奖励和教训并更新记忆 perception state[perception] # 判断任务是否完成这里简化根据执行结果判断 task_completed perception[external][success] final_outcome {task_completed: task_completed} evaluation self.evaluator.evaluate_cycle(perception, final_outcome) logger.info(f评估结果: 奖励{evaluation[reward]}, 教训{evaluation[lessons]}) state[evaluation] evaluation # 学习将本次经验存入记忆 experience { task: state[current_task], plan: state[current_plan], result: perception[external], reward: evaluation[reward], lessons: evaluation[lessons] } self.memory.store_experience(experience) # 特别地将教训提炼后存入策略记忆库 for lesson in evaluation[lessons]: self.memory.store_strategy(lesson) state[final_output] perception[external].get(data, Task processed.) return state def _dispatch_tool(self, plan): # 简化的工具调用模拟 # 实际项目中这里应有一个工具注册和查找机制 return {success: True, data: fExecuted {plan.get(action)} successfully.} def run(self, task: str): 运行工作流处理一个任务 initial_state: AgentState { messages: [], current_task: task, perception: None, evaluation: None, retrieved_memories: [], final_output: None } final_state self.graph.invoke(initial_state) return final_state[final_output]4.3 实现记忆管理模块记忆模块是成长体系的基石负责经验的存储与检索。# core/memory.py import chromadb from chromadb.config import Settings import json from typing import List, Dict import hashlib class MemoryManager: def __init__(self, config): # 初始化向量数据库客户端 self.client chromadb.PersistentClient( pathconfig.get(db_path, ./chroma_db), settingsSettings(anonymized_telemetryFalse) ) # 获取或创建两个集合事实记忆 和 策略记忆 self.fact_collection self.client.get_or_create_collection(namefact_memories) self.strategy_collection self.client.get_or_create_collection(namestrategy_memories) def _generate_id(self, content: str) - str: 为内容生成唯一ID return hashlib.md5(content.encode()).hexdigest() def store_experience(self, experience: Dict): 存储一次完整的任务经验到事实记忆库 # 将经验转换为文本用于嵌入 experience_text fTask: {experience[task]}. Result: {experience[result]}. Reward: {experience[reward]}. doc_id self._generate_id(experience_text) # 存储到向量数据库 self.fact_collection.add( documents[experience_text], metadatas[{type: experience, **experience}], ids[doc_id] ) print(f[Memory] Stored experience: {experience[task][:50]}...) def store_strategy(self, lesson: Dict): 将评估产生的教训存储为策略记忆 strategy_text fWhen {lesson.get(condition, condition)}, then {lesson[content]} doc_id self._generate_id(strategy_text) self.strategy_collection.add( documents[strategy_text], metadatas[{type: strategy, **lesson}], ids[doc_id] ) print(f[Memory] Stored strategy: {lesson[content][:50]}...) def retrieve_facts(self, query: str, k: int 3) - List[Dict]: 检索与当前任务相关的历史经验 results self.fact_collection.query( query_texts[query], n_resultsk ) memories [] if results[documents]: for doc, meta in zip(results[documents][0], results[metadatas][0]): memories.append({type: fact, content: doc, metadata: meta}) return memories def retrieve_strategies(self, query: str, k: int 2) - List[Dict]: 检索与当前任务相关的策略记忆教训 results self.strategy_collection.query( query_texts[query], n_resultsk ) strategies [] if results[documents]: for doc, meta in zip(results[documents][0], results[metadatas][0]): strategies.append({type: strategy, content: doc, metadata: meta}) return strategies5. 运行与验证观察智能体的成长轨迹现在让我们将各个部分组合起来运行一个简单的示例观察智能体如何从“经历”中学习。5.1 主程序入口# main.py from graphs.workflow import GrowingAgentWorkflow import yaml def load_config(): with open(config.yaml, r) as f: return yaml.safe_load(f) def main(): config load_config() agent_workflow GrowingAgentWorkflow(config) # 模拟一系列任务 tasks [ 查询北京今天的天气, 查询纽约明天的天气, 告诉我上海和北京本周的天气对比, 查询一个不存在的城市彩虹城的天气 ] for i, task in enumerate(tasks): print(f\n{*50}) print(f处理任务 {i1}: {task}) print(f{*50}) output agent_workflow.run(task) print(f智能体输出: {output}) # 在实际交互中这里可以加入用户反馈模拟 if __name__ __main__: main()5.2 配置文件示例# config.yaml llm: api_type: openai # 或 azure, anthropic model_name: gpt-3.5-turbo api_key: ${OPENAI_API_KEY} # 建议从环境变量读取 memory: db_path: ./chroma_db rewards: reward_success: 1.0 penalty_failure: -0.5 penalty_per_second: 0.01 penalty_per_token: 0.00015.3 预期运行结果分析运行上述程序你会在控制台看到类似以下的日志流 处理任务 1: 查询北京今天的天气 [Memory] 检索记忆... [Agent] 决策调用天气查询工具参数city北京, datetoday。 [Executor] 调用工具成功。 [Perceptor] 感知成功数据获取正常。 [Evaluator] 评估结果: 奖励0.975, 教训[] [Memory] 存储经验。 智能体输出: 北京今天晴气温15-25℃。 处理任务 4: 查询一个不存在的城市彩虹城的天气 [Memory] 检索记忆... 检索到策略记忆当错误信息包含“not found”时应标记为知识缺口。 [Agent] 决策检测到城市名可能不存在先调用城市验证工具。 [Executor] 调用城市验证工具彩虹城未找到。 [Perceptor] 感知失败错误信息City 彩虹城 not found。 [Evaluator] 评估结果: 奖励-0.6, 教训[{type:knowledge, content:城市名\彩虹城\无法识别已加入待核实列表。}] [Memory] 存储经验。存储策略。 智能体输出: 抱歉未找到城市“彩虹城”的信息已记录该问题。关键观察点首次任务智能体没有相关记忆直接执行成功并获得正奖励。后续任务智能体开始检索相关记忆如天气查询模式。遇到未知城市在第四次任务中由于之前存储了关于“not found”错误的策略记忆智能体没有直接调用天气API导致失败而是先尝试了“城市验证”这一备选策略。虽然任务依然失败因为城市确实不存在但失败的方式更“聪明”了并且生成了新的、更具体的教训。成长体现智能体通过检索策略记忆改变了默认行为避免了重复错误。同时通过存储新的、更精细的教训丰富了其策略库。这就是“自我决策成长”的微观体现。6. 常见问题与排查思路在实现和运行此类成长型智能体时你可能会遇到以下典型问题问题现象可能原因排查方式解决方案智能体行为无变化似乎没有学习1. 记忆检索失败或未触发。2. 评估模块奖励函数设计不合理教训未生成。3. 策略记忆未有效集成到决策提示中。1. 检查向量数据库检索日志看是否返回了记忆。2. 打印评估模块的输入输出检查奖励和教训是否正常计算。3. 检查传递给大模型的提示词是否包含了检索到的策略记忆。1. 确保检索查询与存储时的嵌入模型一致。2. 调整奖励函数确保成功/失败、效率等维度都有合理反馈。3. 优化提示词模板明确要求智能体参考“历史经验与策略”。向量数据库检索结果不相关1. 存储的文本文档质量差信息密度低。2. 嵌入模型不适合当前领域。3. 检索相似度阈值设置不当。1. 查看存储的文档内容是否清晰表达了经验或策略。2. 尝试不同的嵌入模型如text-embedding-3-small。3. 检查查询结果的距离分数。1. 在存储前对经验/教训文本进行提炼和总结使其更通用。2. 更换或微调嵌入模型。3. 设置一个相似度阈值过滤掉低分结果。智能体策略振荡或退化1. 奖励函数存在冲突或局部最优。2. 存储了错误或矛盾的策略记忆。3. 探索与利用的平衡未做好。1. 分析历史决策链和对应的奖励寻找冲突点。2. 审查策略记忆库手动清理或引入策略置信度机制。3. 观察智能体是在重复无效策略还是尝试新策略。1. 重新设计多目标奖励函数进行加权调和。2. 为策略记忆添加“有效性计数”淘汰长期无效的策略。3. 在决策中引入随机性如ε-greedy策略鼓励探索。系统运行速度缓慢1. 每次决策都检索大量记忆导致延迟。2. 大模型调用耗时过长。3. 工作流节点串行阻塞。1. 使用性能分析工具如cProfile定位耗时模块。2. 检查LLM API的响应时间。3. 分析工作流图。1. 限制检索数量K值对记忆进行分层缓存。2. 考虑使用更快的模型或进行异步调用。3. 将非严格依赖的节点并行化LangGraph支持。7. 最佳实践与工程建议构建一个稳定、有效的成长型智能体系统除了核心循环还需要关注以下工程实践记忆的筛选与遗忘机制不是所有经验都值得记忆。实现一个基于奖励的记忆筛选机制只有奖励高于一定阈值或包含重要教训的经验才被长期存储。同时引入类似LRU最近最少使用的遗忘策略防止记忆库无限膨胀。策略的抽象与泛化直接存储具体的教训如“城市‘伦敦’查询失败应重试”泛化能力弱。应推动智能体或一个后处理模块将具体教训抽象为更通用的策略规则如“当查询服务返回‘网络错误’时可重试最多3次”。安全边界与人工审核成长意味着不可完全预测。必须为智能体的策略学习设置安全边界。例如禁止学习涉及数据删除、资金操作等高风险策略。可以引入关键策略变更的人工审核流程。评估的多元化除了自动的奖励函数应集成用户反馈如五星评分、二值好评/差评作为更重要的评估信号。将隐式反馈任务完成率、用户停留时间和显式反馈结合。版本化与回滚智能体的策略记忆库是其“大脑”。应对其进行版本化管理。当新学习的策略导致整体性能下降时能快速回滚到上一个稳定版本。分布式与可观测性在生产环境中智能体的每次决策、学习过程都应被详细日志记录并接入可观测性平台如PrometheusGrafana监控关键指标平均奖励趋势、策略库大小、任务成功率、响应时间等。“定了么智能体”提出的“东方智慧 × 自我决策成长体系”其最大的启发在于它将AI智能体的开发从“设计一个聪明的静态程序”的思维转向了“培育一个能够动态学习和适应的系统”的思维。作为开发者我们无需等待一个具备完美通用能力的AGI而是可以借鉴强化学习、经验记忆、元认知等思想利用现有的大模型和工具为我们手头的智能体注入“成长”的能力。本文展示的正是一个以此为目标的、可落地的技术原型。它可能初看起来比传统智能体复杂但这种复杂性换来的是长远的适应性和健壮性。你可以从本文的代码框架开始选择一个具体的垂直场景如客服问答、代码审查、数据分析定义好任务边界、工具集和评估指标然后启动你的智能体观察它如何从一次次交互中变得越来越“老练”。真正的“智能”或许不在于初始的完美而在于持续的进化。