AI新风口———“AI Agent”到底是什么？

老程序员的最大爱好

3745人浏览 · 2024-09-21 08:45:00

老程序员的最大爱好 · 2024-09-21 08:45:00 发布

引言

随着人工智能技术的飞速发展，我们正站在一个全新的技术革命的门槛上。

AI领域正在经历一场深刻的变革，其中AI Agent的崛起尤为引人注目。

*AI Agent是指人工智能代理（Artificial Intelligence Agent）是一种能够感知环境进行自主理解，进行决策和执行动作的智能体。*

Agent：P（感知）—> P（规划）—>A（行动）

类似人类“做事情”的过程，Agent的核心功能，可以归纳为三个步骤的循环：感知（Perception）、规划（Planning）和行动（Action）。

AI Agent不仅仅是一个技术概念，它预示着未来工作方式的重大变革。

AI Agent的诞生背景

在近期的演讲中，AI领域的领军人物吴恩达提出了一个大胆的设想：通过精心设计的Agent工作流程，使用多个Agent可以在现有模型中产生“次时代”级别的性能。

这一设想得到了业界的广泛认同，AI Agent被看作是AI发展的新趋势。

*AI Agent与LLM、RAG的比较*

LLM（大型语言模型）

LLM是大语言模型，其核心功能是语言逻辑推理。它能够预测下一个词，生成连贯的文本。

RAG（检索增强型生成模型）

RAG相当于LLM加上一个“图书馆”，它解决了LLM知识有限的问题。RAG能够检索外部信息，并将这些信息融入到生成的文本中。

AI Agent

与LLM和RAG不同，AI Agent是一个工作流概念。它利用LLM的推理能力，将复杂问题拆解为小问题，并定义它们之间的顺序关系，然后调用各种工具来解决这些问题。

*AI Agent的核心特点*

AI Agent具备以下核心特点：

目标导向行为：能够设定并追求特定目标。
记忆和状态跟踪：能够维护内部状态，积累知识，并基于状态信息进行决策。
与环境互动：与传感器等设备对接，感知外部环境。
持续学习：能够在与新环境交互时不断学习和调整。
多任务能力：能够结合多种技能解决复杂问题。

*AI Agent的实际应用示例*

以进行一次家庭聚餐为例：

LLM 可以解释不同的就餐地点或提供一般店铺提示。

RAG 可以找到有关目的地的更丰富内容。

AI Agent不仅能提供则店建议，还能基于用户的预算搜索菜系和店铺，执行预定操作，将行程添加到日历，并发送行程提醒。

从点到面再到“体”，AIAgent是整个的智能结合体。

这展示了AI Agent如何超越信息层面，形成一个智能结合体，像助手一样真正执行任务。

*AI Agent的优势解析*

AI Agent的优势在于：

任务导向：以特定目标为基础构建，能够弥合语言理解与采取行动之间的鸿沟。
多步推理：能够进行链式整合，处理多步骤的任务。
积极主动：能够监控数据流，根据用户偏好启动行动，并根据知识的积累调整行为。
集成已有系统：能够与不同的系统、API接口对接，如访问邮箱、日历，操作数据库等。

*AI Agent的基础架构*

AI Agent的基础架构包括：

推理引擎：利用LLM理解自然语言、获取知识并推理解决复杂问题。
知识库：存储与任务相关的事实信息、过去的经验和偏好。
工具集成：通过API与各种软件应用程序和服务交互。
感觉输入：从文本、图像或传感器收集数据。
用户界面：与人类用户沟通和协作。

*结语*

AI Agent作为人工智能世界中的变革力量，它的崛起预示着一个更加智能化、自动化的未来。

随着AI Agent技术的不断进步，我们有理由相信，它将深刻改变我们的工作和生活方式。

-END-

零基础入门AI大模型

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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