通过结构化上下文建模和语义动态分析形式化基于LLM的智能体设计

当前关于大语言模型（LLM）智能体的研究较为碎片化：概念框架和方法论原则的讨论常常与低层次实现细节交织在一起，导致读者和作者在大量表面不同的概念中迷失方向。我们认为这种碎片化主要源于缺乏一个可分析、自洽的形式化模型，该模型能够独立于具体实现对LLM智能体进行特征描述和比较。为了解决这一问题，我们提出了结构化上下文模型（Structural Context Model），从上下文结构的角度对LLM智能体进行分析和比较。在此基础上，我们引入了两个互补的组件，共同覆盖LLM智能体研究和开发的完整生命周期：（1）一种声明式实现框架；以及（2）一种可持续的智能体工程工作流——语义动态分析（Semantic Dynamics Analysis）。所提出的流程为智能体机制提供了原理性见解，并支持快速、系统的设计迭代。我们在动态变种的猴子-香蕉问题上验证了该框架的有效性，使用本方法构建的智能体在最具挑战性的设置中成功率提高了32个百分点。