AI 賦能深度思考：從六頂思考帽到智能體實踐
今天，本文將探討如何利用AI工具，尤其是基于“六頂思考帽”理論的智能體，來輔助和促進人類的深度思考。通過構建一個“六頂思考帽”AI Agent，我們將展示AI如何成為深度思考的得力助手，而不是思考的替代者。
六頂思考帽：結構化深度思考的工具
“六頂思考帽”是由愛德華·德博諾（Edward de Bono）提出的一種創新思維方法，通過分離不同的思考模式，幫助我們全面、系統地看待問題。
每頂帽子代表一種特定的思維模式，戴上不同的帽子時，我們會集中于特定的思考方向：
- 白帽：代表客觀、事實導向的思維。著重收集和分析客觀數據，避免主觀判斷。
- 紅帽：代表情感、直覺的思維。允許感性和情緒表達，使決策過程更加人性化。
- 黑帽：代表批判性、審慎的思維。幫助我們發現風險和潛在問題，避免盲目樂觀。
- 黃帽：代表樂觀、積極的思維。鼓勵我們尋找機遇和積極因素，促進正向思考。
- 綠帽：代表創造性、發散思維。幫助我們跳出框架，探索新的解決方案。
- 藍帽：代表組織和控制思維的流程。管理整個思考過程，確保思考有序進行。
六頂思考帽的價值在于，它提供了一種多維度的思考方式，幫助我們避免片面性和情緒化。通過結構化思考，我們能夠在應對復雜問題時更加全面和有條理。對于AI技術從業者來說，尤其是在設計和分析復雜系統時，六頂思考帽可以作為一種思維工具，幫助提升問題解決的效率和質量。
實戰：構建你的“六頂思考帽”AI Agent
雖然“六頂思考帽”的思維框架適用于各類場景，但在針對性的構建agent時，我們要結合具體情況，調整思考帽的描述，以提升輸出的價值以及準確性，這里我將以投資決策為例。
在這個投資新項目的決策中，如果我們只用白帽思考，我們可能會只關注項目的客觀數據，而忽略了潛在的風險和機會。如果我們只用紅帽思考，我們可能會被自己的情緒所左右，做出不理智的決策。
運用“六頂思考帽”，我們就可以從不同的角度來審視這個項目，我們可以這么定義：
- 白帽：收集項目的市場數據、成本數據、收益預測等客觀信息。
- 紅帽：分析自己對這個項目的感覺，是否有直覺上的偏好或擔憂。
- 黑帽：分析項目可能存在的風險，如市場風險、技術風險、資金風險等。
- 黃帽：分析項目可能帶來的機會，如潛在的市場增長、利潤空間、品牌價值等。
- 綠帽：思考如何改進項目，使其更具競爭力，或者是否有其他的創新想法。
- 藍帽：規劃整個決策流程，總結各方面的分析結果，并做出最終的決策。
構建思路
下面我將詳細敘述如何基于“六頂思考帽”構建投資決策 AI Agent，并解釋不同思考帽之間的流程關系。
- 明確 Agent 的目標：
a.我們的 Agent 目標是輔助投資決策，通過多角度分析新項目，提供全面且結構化的評估，最終支持用戶做出更明智的投資選擇。
b.Agent 不是直接給出“投資”或“不投資”的決定，而是提供充分的分析，將決策權交給用戶。
- 定義每個思考帽的AI組件 (Node)：
構建流程關系 (Graph)：
* 起始節點： 可以是一個初始提示節點，要求用戶輸入項目信息。
* 白帽節點： 獲取初始信息后，首先進入白帽節點，收集客觀數據。
* 分支節點： 白帽輸出后，可以同時進入紅帽、黑帽和黃帽節點，并行進行分析。
* 綠帽節點： 當紅帽、黑帽、黃帽的分析完成后，進入綠帽節點，進行創新改進思考。
* 藍帽節點： 最后，所有思考帽的輸出結果都傳入藍帽節點，進行綜合分析和決策建議。
* 退出節點： 將藍帽的輸出結果呈現給用戶，完成整個流程。
流程的詳細解釋：
循環與迭代：
- LangGraph 可以支持循環結構，允許 Agent 基于藍帽的輸出結果進行迭代分析，例如當藍帽提出需要補充數據時，可以再次觸發白帽節點。
- 可以增加用戶反饋環節，允許用戶針對 Agent 的分析結果提出意見，使 Agent 能夠學習和改進。
使用LangGraph構建投資決策的“六頂思考帽”
我們已經針對投資決策場景，定義了“六頂思考帽”的含義。接下來，我們將使用 LangGraph 這個強大的框架，將這些思考帽轉化為一個可執行的 AI Agent。LangGraph 的優勢在于其能夠以圖的方式定義 Agent 的狀態和轉換邏輯，使得構建復雜 Agent 變得更加清晰和易于維護。
1. 定義思考帽函數
首先，我們需要為每個思考帽定義一個函數。這些函數將接收項目信息作為輸入，并返回相應的分析結果。 為了方便演示，我們這里采用簡單的函數模擬，在實際的應用中，這些函數會調用LLM模型進行分析。
from typing import Dict, Any
def white_hat(project_info: Dict[str, Any]) -> str:
"""白帽：收集客觀信息"""
return f"白帽分析：市場數據：{project_info.get('market_data', '無')}, 成本數據：{project_info.get('cost_data', '無')}, 收益預測：{project_info.get('profit_forecast', '無')}"
#···省略
def blue_hat(analysis_results: Dict[str, str]) -> str:
"""藍帽：整合分析結果并做出決策"""
summary = "\n".join([f"{key}: {value}" for key, value in analysis_results.items()])
return f"藍帽總結：\n{summary}\n根據以上分析，最終決策是： 待定（需要根據實際情況修改）"2. 使用 LangGraph 構建 Agent
接下來，我們使用 LangGraph 來定義 Agent 的狀態和轉換邏輯。
from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict, List
import asyncio
# 定義 Agent 的狀態
class AgentState(TypedDict):
project_info: Dict[str, Any]
analysis_results: Dict[str, str]
# 創建狀態圖
workflow = StateGraph(AgentState)
# 添加節點：每個思考帽對應一個節點
workflow.add_node("white_hat", white_hat)
# ···省略
# 定義邊：節點之間的跳轉邏輯，這里我們按照順序執行
workflow.add_edge("white_hat", "red_hat")
# ···省略
# 設置入口節點
workflow.set_entry_point("white_hat")
# 將思考帽函數的結果更新到狀態中
def update_state(state, outputs):
state['analysis_results'][outputs["__key__"]] = outputs["value"]
return state
workflow.add_conditional_edges("white_hat", update_state, {"red_hat": True})
# ···省略
# 構建圖
app = workflow.compile()總結：
通過以上步驟，我們將“六頂思考帽”這個思維框架轉化為一個可執行的 AI Agent，它可以從多個角度分析投資項目，提供更全面、客觀、深入的評估，幫助用戶做出更明智的決策。使用 LangGraph 框架，我們可以靈活地定義每個思考帽的 AI 組件，并構建它們之間的流程關系，實現復雜的 AI 協同工作。
AI與深度思考的未來
通過構建“六頂思考帽”AI Agent，我們展示了AI如何不僅僅是數據處理的工具，還可以成為我們深度思考的助手。AI和人類思維的結合，為解決復雜問題、做出明智決策提供了新的可能性。在未來，隨著AI技術的不斷進步，我們可以期待更多類似的智能體出現，它們將進一步推動人類思維能力的提升。
本文轉載自 ??AI小智??，作者： AI小智
