多智能体系统中的提示工程

提示工程是处理大型语言模型（LLM）的重要方面，但在多智能体系统中，其作用不仅限于改进响应。多智能体（multi-agent）系统由多个自主代理组成，它们协作以实现复杂的任务，通常动态地交互以处理信息、做出决策并高效完成任务。它影响着代理推理、任务优先级和协作的方式。设计有效的提示可以确保代理不仅生成连贯的输出，而且在结构化工作流中也能高效运行。

在KaibanJS中，提示工程是定义代理行为、构建决策过程和优化代理协调的关键元素。本文探讨了精心构建的提示如何增强多智能体工作流程，并通过实际示例展示了KaibanJS如何利用提示工程实现无缝的AI驱动自动化。

为什么提示工程在多智能体系统中至关重要

在传统的LLM应用中，提示主要用于指导响应生成。然而，在多智能体环境中，提示具有更广泛的功能：

• 定义任务范围： 确保每个代理理解自己的角色和目标。
• 构建决策过程： 帮助代理系统性地过滤和处理数据。
• 促进协作： 使代理能够交换结构化的信息并优化工作流程。

没有精心设计的提示，代理可能会生成不一致的输出，误解任务或无法有效协作。例如，在一个网络安全监控系统中，负责识别潜在威胁的代理如果提示不够具体，可能会生成模糊或无关的警报。它可能将无害活动误认为安全风险，导致分析师被大量误报淹没，从而降低整体效率。深思熟虑的提示设计可以确保跨连接代理产生可预测且高质量的结果。

实践示例：使用KaibanJS进行AI驱动的网络安全威胁分析

KaibanJS是一个JavaScript框架，旨在简化多智能体系统开发。下面我们将展示提示如何构建一个AI驱动的网络安全威胁分析工作流程，其中多个代理合作识别和缓解安全风险。

1、在KaibanJS中设置代理和任务

import { Agent, Task, Team } from 'kaibanjs';

// 威胁情报代理和任务
const threatIntel = new Agent({
  name: '威胁情报分析器',
  role: '网络安全专家',
  goal: '分析来自{source}的最近威胁数据，识别潜在漏洞，并根据严重程度对威胁进行分类。',
  background: '专长于网络威胁情报和风险评估。'
});

const analyzeThreats = new Task({
  name: 'analyze_threats',
  description: '基于外部情报来源分析网络安全威胁。',
  agent: threatIntel,
});

// 事件响应代理和任务
const incidentResponse = new Agent({
  name: '事件响应者',
  role: '安全响应专家',
  goal: '评估威胁情报分析器识别出的威胁，并提出适当的措施以减轻风险。',
  background: '擅长事件响应和网络安全防御。'
});

const mitigateThreats = new Task({
  name: 'mitigate_threats',
  description: '基于已识别的网络安全威胁制定缓解计划。',
  agent: incidentResponse,
});

// 安全报告编译代理和任务
const securityReport = new Agent({
  name: '安全报告编译者',
  role: '自动化安全分析师',
  goal: '将威胁情报分析器和事件响应者的发现汇总成一份结构化的安全报告。',
  background: '基于分析的威胁生成全面的网络安全报告。'
});

const compileReport = new Task({
  name: 'compile_security_report',
  description: '编制一份结构化的网络安全威胁报告。',
  agent: securityReport,
});

const securityTeam = new Team({
  name: '网络安全防御团队',
  agents: [threatIntel, incidentResponse, securityReport],
  tasks: [analyzeThreats, mitigateThreats, compileReport],
  inputs: { source: '全球威胁情报数据库' },
});

securityTeam.start();

2、如何设计提示来塑造代理行为

在这个设置中，每个代理都明确关联到特定的任务，指导其角色：

• 威胁情报分析器从数据源提取网络安全漏洞。
• 事件响应者制定可行的缓解策略。
• 安全报告编译者将发现整理成一份连贯的安全简报。

通过明确定义角色、预期输出和结构化指令，我们确保代理保持一致，避免任务和响应中的歧义。在实际应用中，提示中的歧义会导致多智能体系统的低效工作流程。例如，在自动客户支持系统中，代理回应模糊提示时会生成矛盾的回答，导致用户困惑和未解决的问题。同样，在金融风险评估中，任务定义的不一致性会导致冲突的分析，影响决策准确性。这些例子突显了定义明确提示的重要性，以维持可靠的多智能体工作流程。

3、精心设计的提示带来的好处

• 可预测且可靠的输出： 清晰的提示减少了变异性，增强了代理的一致性。
• 改善多代理协作： 代理有效地处理和交换结构化的见解。
• 优化任务执行： 代理可以在异步或定义顺序中操作而不会出现不一致。

4、结束语

在KaibanJS中，提示工程不仅仅是改进文本生成。它作为构建代理交互的基础工具，优化决策过程，并确保无缝协作。通过应用这些原则，开发者可以构建更有效的多智能体工作流程，提高自动化和效率。要开始，请考虑通过定义清晰的代理角色、编写精确的提示并根据观察到的输出进行迭代来试验KaibanJS。参与KaibanJS社区并与正在进行的讨论互动也可以帮助提炼最佳实践并改进实施策略。它是构建代理交互、优化决策过程和增强AI驱动自动化的核心机制。通过设计结构化的提示，开发者可以确保多智能体工作流程中的效率、准确性和无缝协作。

原文链接：Prompt Engineering in Multi-Agent Systems with KaibanJS

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