1. 角色扮演：
给 LLM 设定一个角色，可以让 LLM 生成的结果和这个角色的能力更相关。比如你告诉 LLM 现在是一个资深金融分析师，那么得到的结果会金融分析更相关。越是能力强的模型，这个影响可能会越小，但是对于能力没那么强的模型，这个影响相对比较大。
2. 专注
这其实和人执行任务有些类似，越是专注某个特定领域，需要选择的工具越少，需要处理的数据集也越少，上下文内容也越少，不容易偏离目标和出现幻觉，结果会更好。
所以对于复杂的任务尽可能拆分成多个小的任务，形成一个工作流，多个智能体协作完成任务，甚至于可以让 LLM 帮你规划和拆分任务。
比如翻译任务，如果一个智能体一次翻译可能结果一般，但是如果分成多个智能体，先直译然后反思最后意译结果就好很多。
3. 使用工具
智能体有能力调用工具，并且能选择最适合当前任务的工具。
但是并不是说给它越多工具越好，因为工具越多，越难以选择，尤其是模型能力弱的 LLM，更可能出错，所以一方面要让智能体专注减少任务的范围进而减少工具的数量，另一方面要提供有能力解决任务的工具。
4. 协作
通常对于复杂的任务，不是一个智能体在完成任务，而是多个智能体一起完成任务，那么在整个过程中，需要确保智能体之间能相互通信，比如一个智能体的输出可以作为下一个智能体的输入，比如有一个智能体专门负责调度根据中间结果调用不同的智能体。
所以对于多智能体系统，还需要设计好工作流，确保智能体之间整体协作的通畅。
这种协作不仅是指智能体和智能体之间，也包含人和智能体之间的协作。
现在的智能体还不足以智能到自始至终能做出正确的决策，有时候还需要人工的干预，在中间及时给出反馈，有错误给予纠正，缺少信息补充上下文。
比如 Devin 这种复杂的 AI 软件工程师，在遇到一些解决不了的错误时，也需要人工干预。
5. 设定防护栏和边界
通常智能体的任务，输入和输出都是自然语言，并不是结构化的数据，这就导致如果边界条件不清晰的会卡在某个地方反复执行，比如早年的 AutoGPT，就可能会陷入死循环，导致白白浪费很多 GPT-4 Tokens，价格不菲。
所以设定好防护栏，就能确保智能体能在正确的轨道上，如果出现故障可以及时干预，而不至于卡在某个任务上白白浪费 Tokens。
6. 记忆能力
记忆能力指的是智能体要有能力记得自己做过的事情，得到和生成的数据，用这些数据来进行后面的决策和完成任务。
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