一文講清什么是 AI Agent（智能體）？
智能體（Agent）目前愈發火爆，但仍然有很多人不理解到底什么是智能體？
其實早在 4 月份的時候，吳恩達教授在一次演講中就提到：AI Agent 正在引領工作流程的革新，與傳統的工作流程不同，AI Agent 通過迭代和對話式的模式工作，不再是簡單的指令執行者，而是能夠進行自我反思、規劃和修正的參與者。
它具備以下幾個關鍵特征：
- 自主性（Autonomy）:自主性是AI Agent的核心特征之一。它允許Agent在沒有人類干預的情況下，獨立地執行任務和做出決策。這種自主性基于預設的規則、目標和策略，以及實時的環境感知和數據收集。例如，一個智能家居系統能夠根據室內外的溫度變化自動調節空調，以保持舒適的居住環境。
- 學習能力（Learning Capability）:AI Agent通過機器學習算法不斷從數據和經驗中學習，優化其性能和決策能力。這種學習能力使得Agent能夠適應新情況，提高解決問題的效率，并在復雜環境中做出更加精準的判斷。例如，一個AI客服代理可以通過與用戶的互動學習用戶偏好，從而提供更加個性化的服務。
- 交互性（Interactivity）:AI Agent能夠與人類或其他系統進行有效溝通和交互。它們理解自然語言、手勢或其他形式的輸入，并能夠以適當的方式回應。這種交互性不僅提高了用戶體驗，還使得Agent能夠更好地理解用戶需求和意圖。例如，個人助理AI可以根據用戶的語音指令安排日程或搜索信息。
- 適應性（Adaptability）:適應性使AI Agent能夠根據環境變化或用戶行為的變化調整自己的行為和策略。這種能力讓Agent在面對不確定性和動態變化時，仍能保持高效和有效。例如，一個智能交通系統能夠根據實時交通數據調整信號燈的時序，以優化交通流量。
上面的概念是不是聽上去還是有點模糊？接下來詳細講解下，相信接觸智能體的小伙伴應該大部分都看過下面這張圖。
主要包含了四個核心模塊 Planning、Memory、Tools 和 Action，智能體實際就是一種通用問題的解決器，具備規劃思考能力、記憶能力、使用工具函數的能力，能自主完成給定任務的計算機程序。
- 規劃（Planning） : 智能體會把大型任務分解為子任務，并規劃執行任務的流程；智能體會對任務執行的過程進行思考和反思，從而決定是繼續執行任務，或判斷任務完結并終止運行。
- 記憶（Memory）: 短期記憶，是指在執行任務的過程中的上下文，會在子任務的執行過程產生和暫存，在任務完結后被清空。長期記憶是長時間保留的信息，一般是指外部知識庫，通常用向量數據庫來存儲和檢索。
- 工具使用（Tool use） 為智能體配備工具 API，比如：計算器、搜索工具、代碼執行器、數據庫查詢工具等。有了這些工具 API，智能體就可以是物理世界交互，解決實際的問題。
當我們給 LLM 大模型配備上了這三種能力，它就可以像人類一樣，能夠自主思考并規劃完成任務的過程，能檢索記憶，能使用各種工具提高效率，最終完成某個任務。
人類：LLM（接受輸入、思考、輸出）+ 記憶 + 工具 + 規劃
通過 Coze 官方的一個具體案例進行講解，方便大家進一步理解。
目前在沒有使用 AI 智能體的前提下，一般生成一篇文章借助 AI 的全流程是：
- 確定一個選題；
- 讓 AI 輔助生成一個大綱；
- 通過 AI 搜索進行調研分析；
- 借助 AI 輸出第一版草稿；
- 優化內容，循環往復迭代版本；
上面人工介入的操作還是比較多的，各個步驟對應到 AI 智能體上為：
- LLM 大模型就如同人類的大腦，自主性、適應性和交互性。
- 人類常用的各類輔助工具（上網搜索-數值計算-資料閱讀），在智能體中就對應 Tools 和 Action。
- 有 Planning 規劃能力進行定義完成目標整個執行過程（寫大綱--再搜索--再閱讀草稿優化）。
- 智能體還可以通過 Memory 讀取記錄（已經寫過的草稿/做過的修改），具備記憶的能力；
是的，通過 AI 智能體可以輕松實現這樣一個工作流，從而在無任何人工介入的情況下，完成一篇文章內容的寫作。
簡單一句話描述 AI Agent 就是：Al Agent 正是人們基于大模型試圖對人類解決問題行為模仿的一種嘗試。
具體到 AI 智能體的開發上：
- 選擇大模型和填寫 Prompt 就是對應 Planning 規劃能力；
- 工作流、插件、觸發器及知識庫等外部工具就是 Tools 和 Action；
- 記憶模塊就是 Memory，從而讓 AI 擁有“記憶”；
當然也并不是說，你一定要把這幾塊能力都用上才算是一個智能體。只要它能像人類一樣解決某類通用問題，就可以認為是一個智能體。
如果把“To B 軟件的 AI 化”類比于汽車自動駕駛技術的發展。23 年 LLM 的推出，相當于 To B 軟件應用的自動化程度由 L1 階段升級到 L2 階段；AI Agent 的到來，讓自動化程度得到了進一步的提升，由L2階段升級到L4階段。
圖片
在 LLM 大模型沒有進一步重大突破之前，AI Agent 將是一個重要發展方向。通過組合工具及規劃能力，自動執行任務、提高效率，從而減少人類的勞動負擔，實現降本增效。
目前我們仍處于智能體系統的早期階段，未來的 Agent 發展方向將更加側重于提高智能體的自主性和決策能力，使它們能夠在更復雜的環境中進行操作。
本文轉載自??AI探索者知白??，作者： 知白A
