主要观点总结
本文介绍了复合人工智能系统的设计和部署模式，包括RAG、多智能体问题解决者、对话式人工智能和CoPilots等。文章详细解释了这些系统的关键组件和交互方式，以及如何规划自主智能体。此外，文章还讨论了LLM（大型语言模型）在复合人工智能系统中的应用和价值，并提出了构建复合人工智能系统的几种设计模式。最后，文章还提到了选择这些模式时的考量因素和作者简介。
关键观点总结
关键观点1: 复合人工智能系统的概念和常见部署模式
复合人工智能系统是通过多个智能体协作来解决问题的新型系统。常见的部署模式包括RAG、多智能体问题解决者、对话式人工智能和CoPilots等。这些系统通过模块化的方式组织，模块之间通过互联来执行特定任务。
关键观点2: 自主智能体的概念和关键组件
自主智能体是复合人工智能系统中的一种关键模块，它可以通过LLM的帮助自主地进行推理和规划。自主智能体的关键组件包括推理、思考、思维链、规划、工具、动作和环境等。
关键观点3: LLM在复合人工智能系统中的应用和价值
LLM在复合人工智能系统中扮演着重要角色，它们能够帮助系统模仿人类的思维过程，解决复杂的问题。LLM的应用使得系统能够具备更好的自主学习能力，从经验中学习并改进。
关键观点4: 复合人工智能系统的设计模式选择考量
在选择复合人工智能系统的设计模式时，需要考虑模块之间的流程是明确定义的还是自主的、流程是方向性的还是受消息传递启发的、流程是否可自我学习等因素。这些因素对于设计有效的复合人工智能系统至关重要。
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