通过提示分解复杂问题

当AI智能体面对一个庞大、多方面的目标时，试图将其作为一个单一的整体来处理，通常效率低下且容易失败。大型语言模型，许多智能体的主要组成部分，在上下文窗口限制内运行，在过于宽泛的任务中可能无法追踪复杂的关联。因此，将复杂问题分解成更小、更易于管理的子任务，是有效智能体规划的一个基本步骤。这个过程，被称为任务分解，不仅使整体目标更易实现，也允许更好的错误处理、进度跟踪，并在相关阶段整合特定工具或知识。你通过精心构建的提示引导这种分解的能力，是构建强大AI智能体的根本。

提示引导分解的重要性

提示是指导智能体如何分解更大目标的主要方式。如果没有明确指导，智能体可能会生成一个过于模糊、过于详细或排序不当的分解，从而无法有效执行。精心设计的提示可以引导智能体：

• 识别逻辑子目标或阶段。
• 确定每个子任务的适当详细程度。
• 建立子任务之间的关联。
• 以智能体系统可解析和执行的方式格式化分解后的计划。

通过掌握任务分解的提示工程，你使智能体能够将艰巨的挑战转变为结构化、可操作的计划。

通过提示进行任务分解的方法

任务分解的两种常见方法是顺序分解和层级分解，这两种方法都可以通过你的提示有效引导。

顺序分解

顺序分解是将任务分解为一系列必须按特定顺序执行的步骤。这适用于每个步骤自然地接续前一个步骤的过程。

为了提示进行顺序分解，你可以指示智能体按顺序列出步骤。 例如，如果总体目标是“撰写并发布一篇关于使用新API的技术博客文章”：

目标：撰写并发布一篇关于使用新API的技术博客文章。

将此目标分解为一系列可执行的步骤。按应执行的顺序列出它们。

智能体可能会这样回应：

1. 调研新API的功能、端点和认证。
2. 起草博客文章大纲，包括引言、API使用示例和结论。
3. 撰写博客文章内容的初稿。
4. 开发演示API使用方法的代码示例。
5. 将代码示例整合到博客文章中。
6. 审阅并编辑博客文章，确保技术准确性、清晰度和语法。
7. 添加相关图片或图表。
8. 在指定平台发布博客文章。
9. 在社交媒体上分享已发布文章的链接。

这种线性顺序为智能体（或监督智能体的人员）提供了清晰的执行路径。

层级分解

对于更复杂的目标，简单的线性顺序可能不够。层级分解将一个主要任务分解为几个主要的子任务，每个子任务都可以进一步分解为更小、更详细的步骤。这形成了一种树状的任务结构。

考虑目标：“组织并执行一个关于高级Python功能的小型在线研讨会。”一个用于层级分解的提示可能是：

目标：组织并执行一个关于高级Python功能的在线小型研讨会。

将此目标分解为主要阶段。对于每个阶段，列出所涉及的主要子任务。
以层级结构呈现。

智能体可以生成一个类似这样的计划：

阶段 1: 研讨会内容和材料准备
  - 子任务 1.1: 确定要涵盖的具体高级Python主题（例如，生成器、装饰器、asyncio）。
  - 子任务 1.2: 为每个主题开发演示幻灯片。
  - 子任务 1.3: 创建实践编码练习和示例解决方案。
  - 子任务 1.4: 为与会者准备所需知识清单。

阶段 2: 后勤和平台设置
  - 子任务 2.1: 选择在线会议平台（例如，Zoom, Google Meet）。
  - 子任务 2.2: 安排研讨会日期和时间。
  - 子任务 2.3: 设置注册系统或方法。
  - 子任务 2.4: 进行平台和演示的测试运行。

阶段 3: 推广和与会者管理
  - 子任务 3.1: 起草研讨会公告。
  - 子任务 3.2: 通过相关渠道（例如，邮件列表、社交媒体）分发公告。
  - 子任务 3.3: 管理注册并发送确认。
  - 子任务 3.4: 向已注册的与会者发送提醒和加入说明。

阶段 4: 研讨会执行和后续
  - 子任务 4.1: 按计划交付研讨会内容。
  - 子任务 4.2: 组织问答环节。
  - 子任务 4.3: 在研讨会后收集与会者反馈。
  - 子任务 4.4: 与与会者分享研讨会材料（幻灯片、代码）与会者。

这种层级结构对于复杂项目通常更具直观性，并允许根据需要展开或折叠计划的不同部分。一个可视化表示可能会有所帮助：

“规划技术研讨会”的层级分解，包含阶段和具体任务。

分解任务的高级提示策略

有几种提示策略可以提高任务分解的质量和实用性。

零样本与少样本分解

• 零样本分解: 你要求智能体分解任务，但不提供任何先前的示例。上面显示的提示就是零样本分解的示例。这完全依赖于大型语言模型预训练中理解规划和任务分解的能力。
• 少样本分解: 你提供一个或多个类似任务如何分解的示例。这引导智能体朝着所需的风格、粒度或结构方向。

例如，为了鼓励子任务采用特定格式：

以下是如何分解研究任务：

示例 1:
目标：研究气候变化对农业的影响。
分解：
- 子任务：收集过去5年内的同行评审文章。
- 子任务：识别与作物产量相关的主要主题和发现。
- 子任务：总结水资源短缺影响的数据。
- 子任务：分析文献中讨论的适应策略。

示例 2:
目标：调查Python编程语言的历史。
分解：
- 子任务：确定Python的起源和主要创建者。
- 子任务：列出主要版本发布及其重要功能。
- 子任务：研究Python对其他语言的影响。
- 子任务：总结其受欢迎程度和应用领域的增长。

现在，使用相同的风格：
目标：分析不同排序算法的性能。
分解：
[智能体在此提供分解]

少样本示例可以显著提高智能体输出的一致性和相关性，尤其是在专业领域或需要非常特定的输出结构时。

基于角色或身份的提示

为智能体指定一个身份可以影响其进行任务分解的方式。例如：

你是一名拥有10年软件开发经验的专家项目经理。
你的任务是分解以下项目：“开发一个用于实时语言翻译的移动应用程序。”
提供一个详细的项目计划，分解为各个阶段以及每个阶段内具体的、可操作的任务。
考虑典型的软件开发生命周期阶段。

这个提示鼓励智能体从项目经理的角度思考，可能带来更结构化和行业标准的分解，包括需求收集、设计、开发、测试和部署等阶段。

指定输出结构

对于智能体系统而言，为了使用分解后的计划，该计划通常需要采用机器可读的格式。你可以指示智能体以JSON、XML或Markdown清单等格式提供分解结果。

请求JSON输出的示例：

目标：为我们的产品“X”规划一个新的软件功能发布。
该功能涉及添加双因素认证（2FA）。

将其分解为可执行的子任务。
将计划作为JSON数组输出，其中每个对象包含以下键：
- "id": 唯一的任务标识符（例如，“T1”，“T2”）。
- "description": 描述任务的字符串。
- "dependencies": 一个“id”字符串数组，表示在此任务开始前必须完成的任务（如果没有依赖，则为空数组）。
- "estimated_duration_hours": 预计小时数的整数。

单个任务对象的示例：
{
  "id": "EX1",
  "description": "示例任务",
  "dependencies": [],
  "estimated_duration_hours": 8
}

提供完整的JSON计划。

这种结构化的输出可以直接被智能体的规划或执行模块使用，使其能够跟踪进度、管理任务关联和分配资源。

撰写有效的分解提示

在设计任务分解的提示时，请考虑以下几点：

• 整体目标的清晰度: 提供给智能体的初始高级目标必须清晰明确。如果智能体误解了最终目标，其分解可能会有问题。
• 控制粒度: 你可能需要引导智能体达到所需的详细程度。
  • 对于高层规划：“将其分解为3-5个主要阶段。”
  • 对于详细行动计划：“列出所有具体的、小步骤。每个步骤应在4小时内完成。” 这有时是一个迭代过程。你可能首先要求进行高层分解，然后选择一个特定阶段，并要求智能体更详细地分解该阶段。
• 迭代优化: 任务分解并非总是一次性完成的过程。智能体的首次尝试可能不错，但并非完美。你可以使用后续提示要求澄清、进一步分解特定事项或重新排序任务。例如：“‘开发功能’这个子任务太宽泛了。请将其进一步分解为更小的开发步骤。”这种迭代对话是管理智能体工作流程的常见模式。

通过深思熟虑地分解复杂问题，你将它们从抽象的挑战转化为一系列具体的、可管理的行动。这为智能体有效规划、执行和适应奠定了基础，使其更接近在复杂任务上的自主操作。因此，你用于提示这种分解的技术是成功构建智能体系统的重要组成部分。