近期，LLM领域有不少关于系统1和系统2思考的讨论，在Agent方向上这方面的讨论还很少。如何让AI agents既能快速响应用户，又能进行深度思考和规划，一直是一个巨大的挑战。近日，DeepMind团队提出了一个创新的解决方案：Talker-Reasoner双系统架构。这一架构灵感来源于诺贝尔经济学奖得主Daniel Kahneman提出的人类思维双系统理论，赋予了AI agents"快思考"和"慢思考"的能力。

本文将深入探讨这一前沿研究，分析其核心思想、技术细节以及在实际应用中的表现。您了解这一架构将有助于您设计更智能、更人性化的对话系统，为用户提供更优质的交互体验。

人类思维的双系统理论

Daniel Kahneman在其著作《思考，快与慢》中提出，人类的思维过程可以分为两个系统：

1. 系统1（快思考）：自动、快速、直觉性的思考过程，几乎不需要努力。

2. 系统2（慢思考）：需要调动注意力，进行复杂计算和推理的思考过程。

这一理论为理解人类决策和行为提供了重要框架，也启发了人工智能研究者思考如何设计更接近人类思维方式的AI系统。

AI Agents的发展现状

近年来，随着GPT、BERT等大语言模型的出现，AI agents在自然语言处理、对话系统等领域取得了突破性进展。然而，现有的AI agents通常面临以下挑战：

1. 响应速度与推理深度的权衡

2. 上下文理解和长期规划能力不足

3. 难以在不同任务间灵活切换思考模式

DeepMind团队提出的Talker-Reasoner架构正是为了解决这些问题，让AI agents能够像人类一样，在快速反应和深度思考之间实现平衡。

方法论：Talker-Reasoner双系统架构

架构概述

Talker-Reasoner架构由两个核心组件组成：

1. Talker（说话者）：对应人类的系统1，负责快速、直觉性的对话交互。

2. Reasoner（推理者）：对应人类的系统2，负责复杂推理、规划和信念形成。

这两个组件通过共享内存进行交互，实现了快速响应与深度思考的有机结合。

研究者清晰地用一张图说明了用户、世界、Talker Agent和Reasoner Agent之间的交互关系。以下是图片的主要内容：

左侧显示了用户和世界，代表系统的输入来源。

中间是Talker Agent，负责直接与用户交互。

右侧是Reasoner Agent，负责深度思考和分析。

Talker Agent从用户和世界获取反馈和对话历史。

Reasoner Agent维护和更新Agent Belief（代理信念），这是基于用户目标、需求和对话历史的复杂模型。

World State（世界状态）显示在左上角，表示系统对当前情况的理解。

Agent Belief显示在右上角，代表系统对用户和环境的内部模型。

这张图很好地总结了Talker-Reasoner架构的核心概念，展示了信息流动和处理的过程。

Talker组件详解

Talker的主要职责是与用户进行直接对话交互。它具有以下特点：

1. 基于强大的语言模型：使用如Gemini 1.5 Flash等先进的大语言模型作为基础。

2. 上下文感知：能够理解并利用对话历史和用户信息。

3. 快速响应：通过提前准备和缓存常见回复，实现毫秒级的响应速度。

4. 情感理解：具备识别用户情绪和意图的能力。

Talker的工作流程如下：

1. 接收用户输入

2. 快速检索相关上下文和记忆

3. 生成初步回复

4. 根据需要等待Reasoner的输入

5. 合成最终回复并输出

Reasoner组件详解

Reasoner负责更复杂的认知任务，包括：

1. 多步推理：解决复杂问题，生成长期计划。

2. 信念更新：根据新信息动态调整对用户和环境的理解。

3. 工具调用：利用外部知识库和API扩展能力。

4. 目标导向：制定和优化实现用户目标的策略。

Reasoner的工作流程如下：

1. 接收Talker传递的复杂任务

2. 分解问题，制定推理计划

3. 执行多步推理，必要时调用外部工具

4. 更新信念状态

5. 生成推理结果，存入共享内存

组件间的协作机制

上图是单一LLM如何同时处理对话、推理和信念状态管理，是理解复杂AI系统工作原理的重要参考。

Talker和Reasoner通过共享内存进行信息交换，主要包括：

1. 信念状态：用户模型、对话历史、环境信息等。

2. 任务队列：需要Reasoner处理的复杂问题。

3. 推理结果：Reasoner生成的计划和决策。

为了平衡响应速度和思考深度，系统采用了以下策略：

1. 异步处理：Talker可以在Reasoner思考时继续与用户交互。

2. 优先级调度：紧急任务可以打断Reasoner的长期规划。

3. 渐进式更新：Reasoner可以分阶段提供部分结果。

实现细节

大语言模型的选择与优化

Talker-Reasoner架构的核心在于选择合适的大语言模型并进行针对性优化。研究团队选择了Gemini 1.5 Flash作为基础模型，主要考虑因素包括：

1. 模型规模：Gemini 1.5 Flash在参数量和计算效率之间取得了良好平衡。

2. 推理速度：该模型具有卓越的推理速度，特别适合Talker组件的快速响应需求。

3. 多模态能力：支持文本、图像等多种输入形式，为未来扩展提供可能性。

4. 指令遵循能力：对复杂指令的理解和执行能力强，适合Reasoner组件的需求。

为了进一步提升性能，研究团队采取了以下优化措施：

1. 针对性微调：根据具体应用场景（如睡眠辅导）对模型进行微调。

2. 提示工程：设计高效的提示模板，提升模型输出质量。

3. 量化压缩：在保证性能的前提下，通过量化技术减小模型体积，提高推理速度。

4. 缓存机制：为常见查询建立响应缓存，进一步提升Talker的反应速度。

信念状态的表示与更新

信念状态是Talker和Reasoner之间沟通的桥梁，其设计直接影响系统的整体性能。研究团队采用了结构化的JSON/XML模式来表示信念状态，主要包括以下字段：

1. 用户模型：包括用户的目标、习惯、偏好等信息。

2. 对话历史：记录近期交互，支持上下文理解。

3. 环境信息：如当前时间、位置等相关背景数据。

4. 任务状态：当前进行的任务及其完成程度。

5. 推理结果：Reasoner生成的计划和决策。

信念状态的更新策略如下：

1. 增量更新：新信息通常以增量方式添加，避免频繁重写整个状态。

2. 冲突解决：当新旧信息冲突时，系统会根据可信度和时效性进行权衡。

3. 周期性压缩：定期对历史信息进行压缩，保持信念状态的简洁性。

4. 版本控制：维护信念状态的多个版本，支持回滚和比较。

任务分配与调度机制

这张图清晰地展示了Talker-Reasoner架构如何将复杂的推理过程与流畅的对话交互分离，同时通过共享内存保持协同工作。

为了实现Talker和Reasoner的高效协作，研究团队设计了复杂的任务分配与调度机制：

1. 任务分类：

- 快速任务：由Talker直接处理，如简单问候、信息查询等。

- 复杂任务：需要Reasoner介入，如制定长期计划、解决逻辑问题等。

- 混合任务：需要Talker和Reasoner协作完成。

2. 优先级管理：

- 紧急程度：影响用户体验的任务获得更高优先级。

- 依赖关系：考虑任务之间的依赖，确保执行顺序合理。

- 资源消耗：平衡计算资源的使用，避免系统过载。

3. 动态调整：

- 负载均衡：根据系统负载动态调整Talker和Reasoner的工作比例。

- 任务拆分：将大型任务拆分为多个子任务，提高并行处理能力。

- 超时处理：为长时间运行的任务设置超时机制，确保系统响应性。

4. 反馈循环：

- 性能监控：持续监控任务执行效果，为未来调度决策提供依据。

- 自适应学习：根据历史数据调整调度策略，提升系统整体效率。

通过这套精心设计的任务分配与调度机制，Talker-Reasoner架构能够在各种复杂场景中保持高效运作，为用户提供流畅的交互体验。

 结果：睡眠辅导场景应用实例

为了验证Talker-Reasoner架构的实际效果，研究团队将其应用于睡眠辅导场景。这个案例充分展示了该架构在复杂、长期交互任务中的优势。

场景概述

睡眠辅导是一个需要长期跟踪、个性化建议和复杂计划的应用场景。AI辅导员需要：

1. 理解用户的睡眠问题和生活习惯

2. 提供科学的睡眠建议

3. 制定长期改善计划

4. 与用户保持持续互动，调整策略

Talker的表现

在日常交互中，Talker表现出色：

1. 快速响应：用户的简单问题（如"今晚应该几点睡？"）能在毫秒级得到回答。

2. 情感支持：能识别用户的情绪状态，提供适当的鼓励和安慰。

3. 个性化互动：根据用户习惯和偏好调整对话风格。

4. 上下文理解：能够连贯地进行多轮对话，不丢失之前的交互信息。

对话示例：

用户：最近总是睡不好，感觉很疲惫。

Talker：我理解您的感受。睡眠问题确实会影响生活质量。让我们一起分析一下原因，看看如何改善您的睡眠质量。首先，您能描述一下您的睡眠习惯吗？比如，您通常几点上床，几点入睡？

用户：我通常11点上床，但要到凌晨1点才能入睡。

Talker：谢谢您的分享。看来您可能存在入睡困难的问题。这可能与多种因素有关，如压力、不规律的作息等。我建议我们制定一个详细的睡眠改善计划。我需要一些时间来分析和制定方案，可以吗？

用户：好的，那你能给我一些立即可以尝试的建议吗？

Talker：当然可以。以下是一些您今晚就可以尝试的建议：

1. 保持固定的睡眠时间：即使周末也要坚持。

2. 创造舒适的睡眠环境：调暗灯光，保持安静和适宜的温度。

3. 避免在床上使用电子设备：蓝光会影响褪黑素的分泌。

4. 尝试放松技巧：如深呼吸或渐进式肌肉放松。

5. 避免摄入咖啡因和酒精：特别是在睡前6小时内。

这些建议可以帮助您改善今晚的睡眠质量。同时，我会详细分析您的情况，制定一个更全面的长期改善计划。您对这些建议有什么想法吗？

Reasoner的表现

在复杂分析和长期规划方面，Reasoner发挥了关键作用：

1. 多因素分析：综合考虑用户的睡眠模式、生活习惯、工作压力等因素。

2. 个性化计划制定：根据用户特点设计阶段性目标和具体措施。

3. 进展跟踪：定期评估计划执行情况，动态调整策略。

4. 科学支持：调用最新的睡眠研究成果，确保建议的科学性。

Reasoner工作示例：

1. 问题分析：

- 入睡困难：可能与昼夜节律紊乱有关

- 睡眠质量差：需要进一步评估是否存在睡眠呼吸暂停等问题

- 压力因素：工作压力可能是导致失眠的重要原因

2. 长期改善计划：

第一阶段（1-2周）：

- 目标：建立规律的睡眠-觉醒周期

- 措施：

a. 固定睡眠时间：每晚23:00上床，早上7:00起床

b. 睡前放松routine：22:30开始，包括热水浴、冥想等

c. 环境优化：购置遮光窗帘，调整室温至20-22℃

第二阶段（3-4周）：

- 目标：改善睡眠质量，延长深度睡眠时间

- 措施：

a. 引入日间运动：每天30分钟中等强度有氧运动，但避免睡前3小时内剧烈运动

b. 调整饮食：晚餐避免高脂肪食物，尝试褪黑素rich食物（如香蕉、樱桃）

c. 压力管理：学习并实践正念减压技巧

第三阶段（5-8周）：

- 目标：巩固改善成果，建立长期健康睡眠习惯

- 措施：

a. 睡眠日志：记录睡眠质量和日间表现，分析相关性

b. 社交节奏调整：与家人朋友沟通，获得支持，调整聚会时间

c. 工作-生活平衡：设定工作界限，避免将工作带回卧室

3. 进展跟踪与调整：

- 每周评估：通过用户反馈和睡眠数据分析进展

- 动态调整：根据执行情况和效果，微调计划内容

- 激励机制：设立阶段性奖励，增强用户坚持的动力

系统整体效果

通过Talker和Reasoner的协同工作，睡眠辅导AI展现出以下优势：

1. 响应迅速与深度思考的平衡：用户能得到即时回应，同时获得深思熟虑的建议。

2. 个性化体验：根据用户特点和进展情况，不断调整辅导策略。

3. 长期陪伴：系统能够建立长期的"辅导关系"，持续支持用户改善睡眠。

4. 科学性与人性化的结合：提供基于研究的专业建议，同时以温和、理解的方式表达。

用户反馈显示，与传统的单一模型对话系统相比，Talker-Reasoner架构的睡眠辅导AI在用户满意度、长期效果和依从性方面都有显著提升。

用我写的SYSTEM PROMPT在单一LLM上复现

讨论与结论

架构优势

1. 模块化设计：Talker和Reasoner的分离使得系统更易于维护和升级。

2. 性能平衡：在快速响应和深度思考之间达到良好平衡。

3. 可扩展性：架构设计允许轻松集成新的功能模块和知识库。

4. 人性化交互：更接近人类思维模式，提供自然流畅的对话体验。

局限性与挑战

1. 资源消耗：运行两个复杂系统可能需要更多计算资源。

2. 一致性保证：需要精心设计以确保Talker和Reasoner的输出始终一致。关于这个问题可以看下之前的文章《用这条Prompt构建CoT+PoT验证器评估LLM输出，显著提高LLM推理准确性和一致性》

3. 延迟问题：在某些情况下，等待Reasoner的输入可能导致响应延迟。

4. 适用范围：并非所有应用场景都需要如此复杂的架构，简单任务可能过于冗余。

对Prompt工程师的启示

作为Prompt工程师，你可以从Talker-Reasoner架构中获得以下启发：

1. 分层提示设计：为快速响应和深度思考设计不同层次的提示模板。

2. 上下文管理：优化提示中的上下文信息，确保系统能够连贯地进行长期对话。

3. 任务分解：学习如何将复杂任务分解为可以由不同组件处理的子任务。

4. 多角色模拟：在单一模型中模拟Talker和Reasoner的交互，提升模型的多面性。

5. 反馈循环设计：构建能够利用用户反馈动态调整策略的提示机制。用单一LLM设计此系统的system prompt时需注意将Talker和Reasoner标识出来验证，可以减轻幻觉。

DeepMind团队提出的Talker-Reasoner架构为AI agents的设计提供了一个新的范式。通过模拟人类的快慢思考系统，该架构在保持快速响应能力的同时，也赋予了AI深度思考和长期规划的能力。论文中睡眠辅导的应用案例充分展示了这一架构在复杂、长期交互任务中的潜力。或许很快还会有将此系统捏到LLM中的新模型被发布，让我们拭目以待。

文章来自于微信公众号“AI修猫Prompt”，作者“ AI修猫Prompt”