AI智能体自主决策：从规则驱动到价值驱动
自主决策：Agent的"自由意志" 一个真正有用的Agent不是被指令驱动的工具，而是能自主决策的智能体——它需要自己判断"该做什么"、“先做什么”、“何时求助”。这是从"工具"到"助手"再到"同事"的进化路径。 决策的三个层次 操作层：执行什么动作 最基础的决策——选择执行哪个工具或操作。 可用操作: [搜索, 计算, 读取文件, 调用API] 当前任务: "分析销售数据" 决策: 先读取文件获取数据 → 再计算统计指标 → 最后生成报告 传统方式是预定义流程，自主决策让Agent自己规划。 策略层：如何完成任务 更高层次——在任务执行中做策略选择： 情况: 数据量很大，直接分析会超时 策略选择: A. 全量分析（质量高但慢） B. 采样分析（快但可能有偏差） C. 分批分析（平衡但复杂） Agent需要基于约束(时间、精度要求)做选择 元认知层：何时求助 最高层次的决策——“我是否需要帮助？” Agent自我评估: - 这个任务我有信心吗？ - 我的当前方案是否合理？ - 我是否陷入了错误方向？ 决策: 继续自主执行 / 请求人类介入 / 重新规划 决策架构 基于规则的决策 最简单的方式——预定义决策树： def rule_based_decision(state): if state.has_missing_info: return Action("ASK_CLARIFICATION") if state.task_is_clear: if state.tools_available: return Action("EXECUTE") else: return Action("REPORT_LIMITATION") if state.max_retries_reached: return Action("ASK_HUMAN") return Action("CONTINUE") 局限：无法处理规则未覆盖的情况。 ...