委派式思维链架构

D-CoT架构通过将推理集中在“模块化整体”中，并将执行任务委派给专门模块，从而将LLM中的推理与执行解耦。

本文介绍委派式思维链（D-CoT）架构，这是一种用于大型语言模型（LLM）的新型框架，它将推理与执行解耦。该架构将推理集中在一个“模块化整体”模型中，同时将执行任务委派给更小、更专业的模型。

我们正在与AI工程师合作，创建软件工程师易于使用的工具。将这两个学科结合起来对于掌握工具并将其有效整合到我们的信息系统中至关重要。这种方法大量借鉴了软件架构的类比，并专注于整合先进的LLM技术，如思维链（CoT）提示、ReAct、Toolformer和模块化AI设计原则。

通过将这些技术嵌入到架构的特定组件中，D-CoT旨在实现模块化、可扩展性和成本效益，同时解决错误传播和计算效率低下等挑战。

引言

大型语言模型（LLM）通过思维链（CoT）提示等技术在推理和解决问题方面展现出卓越的能力[1]。然而，随着任务变得日益复杂，传统的CoT方法面临着与软件架构演进中遇到的挑战相似的问题。

从历史上看，信息系统的架构演进是为了解决因用户需求增加和系统复杂性提高而出现的新问题[2]。这种演进通常依赖于硬件改进，但也需要系统结构发生根本性变化——从整体式设计转向模块化、可扩展的架构，如微服务。

同样，LLM系统正在经历快速转型。在短短几个月或几年内，可能看到过去20年软件架构中发生的变化。

尽管该领域发展迅速，但仍有一个关键问题需要解决。

部署LLM的挑战

在现代信息系统中部署LLM暴露出一些局限性

• 错误传播。中间推理步骤的错误可能导致最终输出不正确。

• 计算效率低下。推理和执行通常紧密相连，导致资源密集型操作。例如，CoT等最新技术对大型模型（100B及以上）效率很高，但这代价巨大[3]。

• 缺乏模块化。整体架构通常无法适应特定的业务需求或优化成本。信息系统变化迅速，拥有一个能够以经济高效的方式适应这些变化的架构至关重要[4]。

这些挑战与传统软件系统在采用解耦、模块化、可扩展性和成本效益等现代架构原则之前所面临的挑战如出一辙。

背景与相关工作

为了将我们的架构置于当前LLM研究的背景下，我们回顾了启发我们方法的现有技术和框架。

思维链提示

思维链（CoT）提示使LLM能够通过在得出最终答案之前生成中间推理步骤来进行逐步推理[1][12]。像思维树（Tree-of-Thoughts）等变体通过并行探索多个推理路径来扩展这一思想[5]。

虽然CoT显著提高了推理任务的性能，但其整体性质通常将推理与执行（例如，工具使用或外部API调用）紧密耦合。这种紧密耦合带来了挑战

• 它限制了灵活性，使得难以独立演进特定组件。
• 它增加了计算成本，因为需要相同的模型来处理推理和执行任务。这些问题与软件系统中紧密耦合的组件阻碍可扩展性和可维护性的架构挑战相呼应[6]。

多智能体系统

多智能体系统（MAS）将任务分解为由专业智能体处理的子任务。这种方法已通过基于智能体的架构适用于LLM，其中每个智能体专注于特定角色（例如，检索、合成）。最近的显著工作包括

• Toolformer。 训练LLM自主决定何时以及如何使用计算器或API等外部工具[7]。

• ReAct。 通过使LLM在解决问题时动态地与工具交互，将推理与行动结合起来[8]。这两种方法都探索了模块化，但侧重点不同

• Toolformer强调工具使用以提高任务特定性能，同时保持效率。

• ReAct展示了如何通过将推理与行动交织来提高跨各种任务的可解释性和适应性。有趣的是，ReAct通过微调更小的模型来突出效率提升

“经过微调的PaLM-8B ReAct优于所有PaLM-62B提示方法，而经过微调的PaLM-62B ReAct优于所有PaLM-540B提示方法。”

这表明，当针对特定角色进行专业化时，较小的模型可以达到具有竞争力的性能——这是我们提出的架构中的一个关键原则。

虽然MAS提高了模块化，但它们通常缺乏有效协调子任务的集中框架。

推理技术

本节通过关注模块化AI架构中增强推理工作流的框架来补充上一节

ReWOO（无观察推理）

通过在执行外部操作之前预先规划推理步骤，将推理与观察解耦。这种方法减少了计算开销并提高了鲁棒性[9]。

思维图（GoT）

引入了一个基于图的模块化推理工作流结构，其中同时探索多条路径，然后合并结果[10]。

这些技术强调为提高效率而解耦组件，但没有明确解决成本优化或与软件架构原则的类比——这是我们提案增加价值的领域。

委派式思维链架构

这一概念源于软件架构的基础原则，特别是降低不同职责之间耦合的必要性，同时接受某些权衡。主要目标是有效隔离职责，确保系统的灵活性和可维护性。

可以与六边形架构进行有益的比较，其中核心逻辑（领域）被隔离，与外部系统（例如，数据库、API）的交互通过端口和适配器进行管理[14]。这种方法增加了架构复杂性，但提供了清晰的关注点分离，从而实现了更好的可扩展性、可测试性和对变化的适应性。

核心概念

D-CoT的核心由两个主要组件组成

中央推理模型（“模块化整体”）

• 任务分解。将复杂的查询分解为可管理的子任务。
• 协调。根据其能力将子任务分配给专门的模型或模块。
• 推理。将中间结果合成为连贯准确的响应。

专用执行模块（“微服务”）

• 处理领域特定计算（例如，金融建模、医疗诊断、文本到SQL模型、RAG等）。
• 执行外部工具使用或API调用以检索数据或执行计算。
• 在将中间结果传回中央推理模型之前验证并核实它们。

这种模块化设计模仿了软件架构从整体系统到模块化微服务的演变，同时引入了一个中央“模块化整体”来维护领域逻辑并协调专业任务。通过将推理与执行解耦，D-CoT在不牺牲对复杂工作流的集中控制的情况下实现了模块化。

工作流和组件

委派式思维链（D-CoT）架构通过结合集中推理和专业执行来处理查询。

D-CoT的工作流和组件

组件

1. 输入。用户提交查询的入口点（例如，“2023年美国GDP增长率与全球平均水平相比如何？”）。此查询将传递给中央推理模型进行处理。

2. 中心区域。

推理。中央推理模型执行逐步分析，将查询分解为可管理的子任务。这些步骤包括理解查询、识别所需数据以及创建逻辑子任务。

• 编排器。通过将子任务分配给适当的专业模块来协调任务执行。它确保有效的委派并跟踪任务进度。

3. 代理发现系统。此组件动态识别并连接到系统中可用的专业模块。它确保为每个子任务选择最合适的模块，从而增强灵活性和可扩展性。这可以与微服务架构中的服务发现相比较[11]。

4. 专业区域。

• 文本转SQL。执行数据库查询以检索结构化数据（例如，查询数据库以获取美国GDP增长率）。
• API调用器。与外部API交互以获取特定信息（例如，从经济API检索全球GDP增长率）。
• 检索增强生成（RAG）。从知识库或文档中检索额外的上下文信息以支持推理。

5. 响应编译器。汇总来自专业模块的中间结果，验证其准确性，并将其合成为连贯的最终响应。

6. 响应提供者。以清晰和格式化的方式将最终输出传递给用户（例如，“2023年美国GDP增长率比全球平均水平低0.9个百分点。”）。

工作流

D-CoT工作流始于用户通过输入组件提交查询。中央推理模型将查询分解为子任务，然后由编排器通过代理发现系统将这些子任务委托给专业模块。

每个模块独立处理其分配的任务（例如，文本转SQL检索数据库结果，API调用器获取外部数据，RAG收集上下文）。结果返回给响应编译器，该编译器汇总并格式化为最终响应。然后通过响应提供者将此响应传递给用户。该工作流确保了模块化、可扩展性和高效的任务执行。

主要特点

D-CoT架构引入了几个关键特性，解决了传统LLM部署中的局限性

弹性 执行模块中的错误或故障与中央推理过程隔离，防止系统中的级联故障。

成本效益 通过将更简单的任务委托给更小、更专业的模型，与仅依靠大型整体LLM进行所有操作相比，计算开销显著降低。

可扩展性 可以无缝添加新的专业模块，而无需更改中央模块化整体，从而易于适应新领域或新功能。

具有中央控制的模块化 虽然执行任务被模块化为独立的微服务，但中央模块化整体保留对任务分解和协调的控制，确保工作流的一致性和连贯性。

可解释性和透明度 架构通过将任务分解、执行和聚合分离为不同的层来提供清晰的推理路径。这种模块化增强了用户和开发人员的可解释性。

将技术融入架构

委派式思维链（D-CoT）架构不仅仅是一个理论框架；它是一个旨在无缝集成现代推理和执行技术的实用系统。这些方法，如思维链（CoT）、ReAct、Toolformer和ReWOO，不仅与架构兼容，而且通过解决可扩展性、成本效率和适应性等关键挑战，验证了其模块化设计。通过将这些技术嵌入到架构的特定组件中，D-CoT确保系统的每个部分高效运行，同时构成一个有凝聚力的整体。

中心区域：推理与编排

D-CoT的核心是推理组件，其中先进的技术指导任务分解和决策

• 思维链（CoT）实现了分步推理，将复杂的查询分解为可管理的子任务。这通过确保每个推理步骤都是逻辑的和可追溯的，从而提高了透明度和准确性。
• ReWOO（无观察推理）通过在执行前预先规划推理步骤来提高效率。这种解耦避免了与外部模块不必要的交互，从而减少了计算开销。

编排器组件利用动态框架协调子任务

• ReAct允许编排器动态地将推理与行动交织。这确保了子任务根据其依赖关系和上下文实时委托，从而使任务委托具有适应性和高效性。

专业区域：执行模块

在专业区域中，模块独立处理领域特定任务，同时与中央推理模型无缝集成

• 文本转SQL模块应用Toolformer原则，自主决定何时以及如何查询结构化数据库。这减少了对中央模型执行相关决策的依赖。
• API调用器模块还使用Toolformer原则来确定何时需要API调用以及如何有效地将结果整合到工作流中。

挑战与未来方向

D-CoT架构虽然提高了模块化和效率，但也继承了分布式系统常见的挑战。下面，我们概述了关键障碍并提出了可行的解决方案来应对这些挑战。

挑战

复杂协调

D-CoT架构中管理多个专业模块带来了固有的复杂性。容错成为一个关键挑战，因为单个模块（例如，数据库查询模块）的故障可能会在没有适当回退机制的情况下扰乱整个工作流。

此外，跨分布式模块调试错误需要强大的日志和跟踪系统才能有效地查明根本原因。推理步骤和执行模块之间的依赖关系管理也必须仔细协调，以避免瓶颈并确保任务顺利执行。

延迟

在多个模块之间委派任务会由于通信开销和执行延迟而引入延迟。例如，API调用或数据库查询可能会增加显著的响应时间，特别是在涉及外部服务的情况下。这种延迟会随着工作流复杂性的增加而加剧，使得优化策略对于保持系统响应性至关重要。

大规模系统

在具有众多专业代理的大规模部署中，识别哪些代理可用并能够处理特定任务变得越来越复杂。动态模块发现机制对于维护可用代理的最新注册表至关重要，同时确保任务路由保持高效和低延迟。如果没有此类机制，可扩展性可能会受到严重限制。

这如何适应架构

这些挑战并非D-CoT独有，而是分布式系统和去中心化架构中普遍存在的。通过动态服务发现、容错重试逻辑和减少延迟的缓存等技术来解决这些问题，D-CoT可以保持其模块化和可扩展性，同时确保强大的性能。

这些挑战反映了分布式软件系统中的挑战，其中集中控制必须平衡模块化执行。

结论

委派式思维链（D-CoT）架构通过将推理与执行解耦，代表着解决传统LLM系统局限性的重要一步。通过将推理集中在一个模块化整体中，同时利用受微服务启发的专业模块，D-CoT实现了模块化、可扩展性和成本效益。

整合思维链提示等尖端技术用于推理工作流，以及Toolformer用于自主任务执行，展示了如何在一个有凝聚力的框架内实现最先进的进步。此外，与去中心化软件架构的类比突出了既定的工程原则如何为AI系统设计提供信息。

然而，与任何分布式系统一样，D-CoT也带来了挑战，例如协调复杂性增加、任务委派导致的延迟以及模块间的容错性。解决这些权衡将需要进一步探索动态服务发现机制、用于任务优化的强化学习以及受微服务生态系统启发的强大错误恢复模式。

未来的工作应侧重于通过实际实现和基准测试来验证D-CoT，以评估其在不同工作负载下的性能。此外，探索平衡集中控制与分布式执行的混合编排模型可以进一步增强可扩展性和弹性。

总之，D-CoT通过将模块化设计原则与先进的AI技术相结合，为在现代信息系统中部署LLM提供了有前景的蓝图。随着AI系统继续快速发展，像D-CoT这样的架构将在确保其适应日益复杂的任务和环境方面发挥关键作用。

参考

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