代理策略

代理策略定义了代理节点如何处理用户请求，选择并调用合适的工具，以及确定任务何时完成。它允许企业通过灵活的配置来定制决策逻辑和推理模式，从而实现如链式思维（CoT）和树状思维（ToT）等多种推理模式，以满足复杂的业务需求。

系统策略

GoInsight.AI 提供两种系统策略：

• ReAct Compact Executor
  一种精简的策略，优化了结构化工具的执行。它采用极简的提示词模板，确保高效的API调用和简洁的JSON输出，非常适合任务自动化和后端集成。
• ReAct Enhanced Orator
  一种先进的策略，通过自然语言扩展丰富最终的响应输出。此策略增强了提示词模板，支持动态响应格式、上下文补充和多轮对话逻辑，促进类人交互体验。

除了 GoInsight.AI 提供的两种系统策略，您还可以根据需要创建自定义代理策略。

创建自定义代理策略

1. 创建代理策略

步骤 1。在 InsightFlow - 服务与工具中，点击右上角的“创建”按钮。

步骤 2。选择创建代理策略，并输入其名称和描述。

在创建代理策略时，您还可以管理其权限，以确保满足企业合规性要求。

2. 编排代理策略

创建代理策略后，您将自动进入其编排画布。

GoInsight.AI 提供了一个代理策略模板示例。这是一个可运行的 ReAct 代理的精简示例，形象地展示了“思考-工具-反思”循环，帮助掌握代理策略设计：

• “结构化思维”限制
  • 通过提示强制大语言模型以JSON格式输出决策，使AI的“思考”能够被工作流解析——为自动工具调用和错误重试机制打下基础。
• “闭环”设计
  • 利用循环节点和多分支选择节点实现 ReAct 自动化流程：
  • → 大语言模型决策：选择“直接回答”、“调用工具”或“纠正错误”
  • → 解析与执行：根据决策执行相应逻辑（输出答案、重试或调用工具）
  • → 反馈循环：通过查询变量将结果反馈给大语言模型进行反思。
  • 这形成了一个完整的自动化“思考→执行→反思”闭环。
• 按需扩展模板
  • 添加工具：在工具调用节点集成企业内部工具（例如，知识库搜索或内部API）。
  • 优化提示：根据特定业务场景微调大语言模型的提示，引导其做出更符合预期的决策。
  • 复杂逻辑：构建高级逻辑分支（例如，工具优先级或多工具协作）以创建复杂的代理。

您可以根据需要编排和调试此模板，以确保其符合预期逻辑，使其适用于代理节点中。

在我们提供的代理策略示例模板中，开始节点设置了一个名为 FinalAnswer 的自定义私有变量，用于存储循环节点中生成的最终响应。点击这里了解更多关于私有变量的信息。

代理策略中开始节点的变量描述如下：

结束节点是代理任务的最终交付点——负责将最终答案（或循环限制超出的提醒）交付给用户。

• 结果输出：通常，大语言模型生成的 FinalAnswer 作为代理对用户问题的最终响应输出。
• 超出限制处理：输出 FinalAnswer 变量的默认值（通常是警告信息，指示循环限制已超出），并引导用户检查工具配置或调整循环阈值设置。

3. 发布并引用代理策略

步骤 1。在编排和调试完代理策略后，您可以点击上方菜单栏中的“发布代理策略”按钮。

步骤 2。然后，您可以为发布代理策略设置以下内容：

• 代理策略发布后的名称和描述
• 使用：定义代理策略中输入和输出变量的描述
• 权限：指定谁可以使用此代理策略，包括“在组织内公开”或“自定义组/团队成员”。

步骤 3。在发布代理策略后，您可以在代理节点中选择它。

结论

代理策略与代理节点的集成，为企业提供了高度灵活和智能的解决方案。通过在代理节点中选择合适的代理策略，组织可以确保每项任务都得到最佳处理。这种配置不仅增强了工作流的自动化，还提高了系统的响应能力和适应性。优势包括：

• 优化任务处理：通过选择合适的代理策略，确保每项任务都得到最佳处理。
• 提升自动化水平：增强工作流的自动化和智能化程度，提高系统响应能力。
• 灵活定制：允许组织根据特定业务需求进行定制和扩展。
• 高效运作：确保在动态环境中的有效运行，并优化业务流程管理。