Agent

🤖 什么是 AI Agent？ AI Agent（人工智能代理/智能体）是指一个能够感知环境、进行自主决策，并采取行动以实现特定目标的软件程序或系统。 可以把它想象成一个拥有独立思考和行动能力的"数字雇员"。它不像传统的程序那样仅仅执行预设的指令，而是能够根据复杂的情况和多变的环境，自主地做出判断和规划，最终完成任务。 为什么需要 AI Agent？ 在理解为什么需要 AI Agent 之前，我们先看看传统 AI 模型的局限性： 🔍 传统大语言模型的局限 以 GPT-4 这样的基础大语言模型为例，它的强大在于能够理解和生成文本，但它本身没有行动能力： 无法主动与外部工具交互：例如，你让它"帮我订一张明天从北京到上海的火车票"，它无法直接连接到订票网站并完成支付，只能提供订票步骤或相关信息 无法自主执行复杂任务：如果一个任务需要多步操作，并且每一步的结果都会影响下一步的决策，大语言模型很难独立完成，需要你不断地输入新的指令来驱动 缺乏持续的长期记忆：每次交互就像一次全新的对话，不会主动记住上下文并以此为基础进行长期工作 ✨ AI Agent 的解决方案 AI Agent 的出现正是为了解决这些痛点，它为基础大语言模型赋予了"手"和"脚"，使其具备了以下核心能力： 🎯 自主行动和规划：能够将复杂的大任务拆解成多个小任务，并为每个小任务制定详细的行动计划 🛠️ 工具使用：通过集成外部工具（如浏览器、搜索引擎、API、代码解释器等）来扩展自身能力 👁️ 环境感知和反馈：持续监控任务的执行情况，根据反馈信息调整计划，甚至重新规划 总结：AI Agent 将基础大语言模型从一个被动响应的"大脑"，升级成一个主动执行任务的"数字工作者"，使人工智能从单一的问答工具进化为能够真正解决实际问题、完成复杂工作的智能实体。 🔄 AI Agent 的核心工作流程 一个典型的 AI Agent 运作流程可以概括为以下四个核心步骤： 1. 📋 规划 (Planning) 这是 AI Agent 工作的起点。当它接收到一个复杂任务时，会首先进行任务分解，将大目标拆分成一系列更小、更具体的子任务。 举例：如果你给它的任务是"帮我写一篇关于最新 AI 进展的报告"，它会首先将其拆解成： 子任务 1: 搜索最新的 AI 技术新闻和论文 子任务 2: 筛选并整理关键信息 子任务 3: 构建报告的大纲 子任务 4: 撰写报告内容 子任务 5: 审阅和润色报告 2....