AI 赋能深度思考：从六顶思考帽到智能体实践

ermulong

发布于 2025-1-2 13:24

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今天，本文将探讨如何利用AI工具，尤其是基于“六顶思考帽”理论的智能体，来辅助和促进人类的深度思考。通过构建一个“六顶思考帽”AI Agent，我们将展示AI如何成为深度思考的得力助手，而不是思考的替代者。

六顶思考帽：结构化深度思考的工具

“六顶思考帽”是由爱德华·德博诺（Edward de Bono）提出的一种创新思维方法，通过分离不同的思考模式，帮助我们全面、系统地看待问题。

每顶帽子代表一种特定的思维模式，戴上不同的帽子时，我们会集中于特定的思考方向：

白帽：代表客观、事实导向的思维。着重收集和分析客观数据，避免主观判断。
红帽：代表情感、直觉的思维。允许感性和情绪表达，使决策过程更加人性化。
黑帽：代表批判性、审慎的思维。帮助我们发现风险和潜在问题，避免盲目乐观。
黄帽：代表乐观、积极的思维。鼓励我们寻找机遇和积极因素，促进正向思考。
绿帽：代表创造性、发散思维。帮助我们跳出框架，探索新的解决方案。
蓝帽：代表组织和控制思维的流程。管理整个思考过程，确保思考有序进行。

六顶思考帽的价值在于，它提供了一种多维度的思考方式，帮助我们避免片面性和情绪化。通过结构化思考，我们能够在应对复杂问题时更加全面和有条理。对于AI技术从业者来说，尤其是在设计和分析复杂系统时，六顶思考帽可以作为一种思维工具，帮助提升问题解决的效率和质量。

实战：构建你的“六顶思考帽”AI Agent

虽然“六顶思考帽”的思维框架适用于各类场景，但在针对性的构建agent时，我们要结合具体情况，调整思考帽的描述，以提升输出的价值以及准确性，这里我将以投资决策为例。

在这个投资新项目的决策中，如果我们只用白帽思考，我们可能会只关注项目的客观数据，而忽略了潜在的风险和机会。如果我们只用红帽思考，我们可能会被自己的情绪所左右，做出不理智的决策。

运用“六顶思考帽”，我们就可以从不同的角度来审视这个项目，我们可以这么定义：

白帽：收集项目的市场数据、成本数据、收益预测等客观信息。
红帽：分析自己对这个项目的感觉，是否有直觉上的偏好或担忧。
黑帽：分析项目可能存在的风险，如市场风险、技术风险、资金风险等。
黄帽：分析项目可能带来的机会，如潜在的市场增长、利润空间、品牌价值等。
绿帽：思考如何改进项目，使其更具竞争力，或者是否有其他的创新想法。
蓝帽：规划整个决策流程，总结各方面的分析结果，并做出最终的决策。

构建思路

下面我将详细叙述如何基于“六顶思考帽”构建投资决策 AI Agent，并解释不同思考帽之间的流程关系。

明确 Agent 的目标：

a.我们的 Agent 目标是辅助投资决策，通过多角度分析新项目，提供全面且结构化的评估，最终支持用户做出更明智的投资选择。

b.Agent 不是直接给出“投资”或“不投资”的决定，而是提供充分的分析，将决策权交给用户。

定义每个思考帽的AI组件 (Node)：

AI 赋能深度思考：从六顶思考帽到智能体实践-AI.x社区

构建流程关系 (Graph)：

* 起始节点： 可以是一个初始提示节点，要求用户输入项目信息。

* 白帽节点： 获取初始信息后，首先进入白帽节点，收集客观数据。

* 分支节点： 白帽输出后，可以同时进入红帽、黑帽和黄帽节点，并行进行分析。

* 绿帽节点： 当红帽、黑帽、黄帽的分析完成后，进入绿帽节点，进行创新改进思考。

* 蓝帽节点： 最后，所有思考帽的输出结果都传入蓝帽节点，进行综合分析和决策建议。

* 退出节点： 将蓝帽的输出结果呈现给用户，完成整个流程。

流程的详细解释：

AI 赋能深度思考：从六顶思考帽到智能体实践-AI.x社区

循环与迭代：

LangGraph 可以支持循环结构，允许 Agent 基于蓝帽的输出结果进行迭代分析，例如当蓝帽提出需要补充数据时，可以再次触发白帽节点。
可以增加用户反馈环节，允许用户针对 Agent 的分析结果提出意见，使 Agent 能够学习和改进。

使用LangGraph构建投资决策的“六顶思考帽”

我们已经针对投资决策场景，定义了“六顶思考帽”的含义。接下来，我们将使用 LangGraph 这个强大的框架，将这些思考帽转化为一个可执行的 AI Agent。LangGraph 的优势在于其能够以图的方式定义 Agent 的状态和转换逻辑，使得构建复杂 Agent 变得更加清晰和易于维护。

1. 定义思考帽函数

首先，我们需要为每个思考帽定义一个函数。这些函数将接收项目信息作为输入，并返回相应的分析结果。为了方便演示，我们这里采用简单的函数模拟，在实际的应用中，这些函数会调用LLM模型进行分析。

from typing import Dict, Any

def white_hat(project_info: Dict[str, Any]) -> str:
    """白帽：收集客观信息"""
    return f"白帽分析：市场数据：{project_info.get('market_data', '无')}, 成本数据：{project_info.get('cost_data', '无')}, 收益预测：{project_info.get('profit_forecast', '无')}"

#···省略

def blue_hat(analysis_results: Dict[str, str]) -> str:
    """蓝帽：整合分析结果并做出决策"""
    summary = "\n".join([f"{key}: {value}" for key, value in analysis_results.items()])
    return f"蓝帽总结：\n{summary}\n根据以上分析，最终决策是： 待定（需要根据实际情况修改）"

2. 使用 LangGraph 构建 Agent

接下来，我们使用 LangGraph 来定义 Agent 的状态和转换逻辑。

from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict, List
import asyncio

# 定义 Agent 的状态
class AgentState(TypedDict):
    project_info: Dict[str, Any]
    analysis_results: Dict[str, str]

# 创建状态图
workflow = StateGraph(AgentState)

# 添加节点：每个思考帽对应一个节点
workflow.add_node("white_hat", white_hat)
# ···省略

# 定义边：节点之间的跳转逻辑，这里我们按照顺序执行
workflow.add_edge("white_hat", "red_hat")
# ···省略

# 设置入口节点
workflow.set_entry_point("white_hat")

# 将思考帽函数的结果更新到状态中
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

# 构建图
app = workflow.compile()

总结：

通过以上步骤，我们将“六顶思考帽”这个思维框架转化为一个可执行的 AI Agent，它可以从多个角度分析投资项目，提供更全面、客观、深入的评估，帮助用户做出更明智的决策。使用 LangGraph 框架，我们可以灵活地定义每个思考帽的 AI 组件，并构建它们之间的流程关系，实现复杂的 AI 协同工作。