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来自第一原则的代理人工智能：反思
从理论到代码：构建提高 LLM 准确性的反馈循环《第一原则：反思》中的 Agentic AI 帖子首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学说“任何足够先进的技术都与魔法没有区别”。这正是当今许多人工智能框架的感受。 GitHub Copilot、Claude Desktop、OpenAI Operator 和 Perplexity Comet 等工具正在自动化日常任务，而这些任务在五年前似乎是不可能自动化的。更值得注意的是，只需几行代码，我们就可以构建自己复杂的人工智能工具：搜索文件、浏览网页、点击链接，甚至进行购买。这确实感觉像魔法一样。
任何足够先进的技术都与魔法没有区别尽管我真诚地相信数据巫师，但我不相信魔法。我发现了解事物的实际构建方式以及幕后发生的事情是令人兴奋的（而且通常很有帮助）。这就是为什么我决定分享一系列关于代理人工智能设计概念的帖子，这些帖子将帮助您了解所有这些神奇工具的实际工作原理。
真心相信数据奇才为了获得更深入的理解，我们将从头开始构建一个多 AI 代理系统。我们将避免使用 CrewAI 或 smolagents 等框架，而是直接使用基础模型 API。在此过程中，我们将探索基本的代理设计模式：反射、工具使用、规划和多代理设置。然后，我们将结合所有这些知识来构建一个多人工智能代理系统，可以回答复杂的数据相关问题。
正如理查德·费曼 (Richard Feynman) 所说，“我无法创造的东西，我就不理解。”那么让我们开始构建吧！在本文中，我们将重点讨论反射设计模式。但首先，让我们弄清楚反射到底是什么。
我无法创造的东西，我不理解什么是反射
所以我们很少从上到下一口气写出很长的文字。我们通常会边走边回顾、回顾和调整。这些反馈循环有助于我们提高工作质量。
有大量研究表明反思的好处：
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