最近，谷歌DeepMind发布了具备两种思维模式的Talker-Reasoner AI框架，这一创新架构能够模拟人类的两种思维方式——快速和慢速思考，对于解决复杂、冗长的任务来说帮助巨大，也突破了传统AI Agent执行业务流程的方法，极大提升了效率。
Talker-Reasoner AI框架的设计灵感来源于诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡内曼在其著作《思考，快与慢》中提出，并被广泛接受为理解人类思维的一种重要理论框架。这两种思维方式分别被称为“System1”和“System 2”，它们各自承担着不同的认知任务，并以独特的方式影响着我们的决策过程。前者是指自动化、直观的思考，通常在我们面临熟悉情境时迅速做出反应，比如面对突发的危险时的本能反应。而后者则是深思熟虑的过程，需要耗费更多的认知资源，适用于复杂问题的解决。
谷歌的Talker-Reasoner AI框架将这两种思维模块化，其中Talker类似System1，专注于快速生成对话和响应用户需求，而Reasoner则模拟System2，进行复杂推理和决策制定。这种设计的核心在于，让AI在不同情况下选择合适的思维方式，从而有效解决问题。
在Talker模块中，AI Agent被设计为能够理解和处理自然语言，生成连贯和自然的对话。这需要AI Agent具备强大的语言理解和生成能力，以及对上下文的敏感性。Talker模块需要能够快速地从记忆中提取相关信息，以支持其对话生成。这种记忆可以是对话历史、用户偏好或其他相关信息。Talker模块的设计使其能够模拟人类的直觉反应，即使在信息不完全的情况下也能做出合理的回应。
与Talker模块的快速反应不同，Reasoner模块的设计重点在于深度思考和复杂问题解决。Reasoner模块需要能够执行多步推理，这可能涉及到对大量信息的分析和处理。它需要调用各种工具和数据库，以获取外部知识，支持其推理过程。Reasoner模块还需要能够形成和更新关于用户状态的信仰，这些信仰以结构化语言对象的形式存储在记忆中。这种信仰建模是Reasoner模块的关键特征，它使得AI Agent能够更好地理解用户的需求和意图，从而提供更准确的服务。
在实际应用中，Talker和Reasoner模块之间的交互是通过记忆来实现的。Reasoner模块负责生成新的信仰状态，并将其存储在记忆中。Talker模块在需要时从记忆中检索这些信仰状态，以支持其对话生成。这种设计允许Talker模块即使在Reasoner模块尚未完成其推理过程时，也能够继续与用户进行互动。该分工类似于人类的大脑，System 1始终活跃，而System 2则在需要时介入。
研究人员为了测试Talker-Reasoner的双思维性能，借助其开发了一个睡眠辅导Agent。在这个场景中，Talker模块负责与用户的直接互动，而Reasoner模块则负责制定和调整睡眠辅导计划。这种分工使得AI Agent能够同时进行快速的对话和复杂的规划，提高了用户体验。
在测试中，Talker模块通过一系列指令编码专家知识，指导其完成睡眠辅导的各个阶段。这些指令不仅包括了与用户互动的规则，还包括了睡眠辅导的具体步骤和策略。Talker模块需要能够理解和回应用户的需求，同时保持对话的连贯性和自然性。
Reasoner模块则需要根据用户的反馈和需求，调整和优化睡眠辅导计划。这可能涉及到调用外部资源，如睡眠相关的研究和建议，以及根据用户的具体情况制定个性化的计划。Reasoner模块的设计使其能够处理复杂的逻辑和推理，为用户提供最合适的建议。
在实际对话中，Talker和Reasoner模块的协同工作被证明是有效的，这种分工执行使得AI Agent能够同时处理快速的对话和复杂的规划，极大提高了用户体验。
