AI智能体终于有了「自测报告」！
开发者John David Pressman带来了一个全新的AI智能体架构：Weave-Agent，专门解决了传统ReAct智能体的决策脱节问题。
这可算得上是一个真正的技术突破，让AI智能体终于能够「自我检验」了。
为什么传统ReAct架构会「掉链子」？
传统的ReAct架构包含三个步骤：观察（Observation）、推理（Reasoning）和行动（Action）。
这个过程就像个「没有自我检查的决策者」，它不断重复这个循环，但经常会出现推理过程与实际问题状态脱节的情况。
简单说，就像一个考生写完试卷后直接交卷，没有检查答案是否合理。这种方式显然容易出错，特别是在处理复杂任务时。
Weave-Agent：给AI装上「验算系统」
Pressman的解决方案很巧妙：在传统的ReAct循环中，增加了「单元测试回调」机制。具体来说：
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写下预期：AI在执行每个动作前，都要先写下预期的结果
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实时检验：通过单元测试来验证实际结果是否符合预期
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数据返回：所有结果都以JSON格式返回，保证数据的标准化
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评估反馈：增加了评估（Evaluation）和检索（Retrieval）环节
这就像给AI装上了一个「验算系统」，每走一步都要核对一下是否正确。
递归分解：化繁为简的智慧
Weave-Agent最厉害的是它的递归问题分解能力。它采用了一种树状结构：
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主任务会被分解成多个子任务
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每个子任务又可以继续分解，直到变得足够简单
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所有子任务都有独立的单元测试
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数据以JSON格式在各个层级间传递
这种方式让复杂问题变得容易处理，就像把一个大象切成小块，再一块块吃掉。
MiniHF：让Weave-Agent落地的工具箱
为了让这个创新架构更容易使用，Pressman开发了MiniHF工具套件，它提供了：
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轻量级Web界面：让开发者可以轻松分支会话，选择最佳输出
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交互式推理服务器：支持多种本地语言模型
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Weave算法：基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的推理算法
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双重微调能力：
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生成器LoRa：生成待评估的文本
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评估器LoRa：在树搜索中选择最佳分支
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RLAIF支持：基于AI反馈的强化学习，可以引导新的文档上下文
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简单安装：最小化依赖，快速部署
不仅是技术创新，更是思维方式的革新
Pressman强调：「这个项目的设计并非随意拼凑当下流行的技术，而是为了实现一个核心理念：我们应该为语言模型创造新的文档类型，让它们更容易推断出我们想要的信息。」
这项创新为AI开发带来了重要启示：
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AI智能体需要自我检验机制
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复杂问题需要系统化的分解方法
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AI系统的设计要考虑可验证性
项目已在GitHub开源，地址在这里：
https://github.com/JD-P/minihf/tree/main/agent
当AI也能进行自我检验时，它的决策才会更可靠，和值得信赖。
或许，这将成为未来AI智能体的标准架构。
（文：AGI Hunt）