介绍完智能体的基本演变之后，今天来介绍一下智能体的基本设计框架和工作原理在当今的大模型时代，智能体(AI Agent)如同一个充满智慧的助手，能够处理各种复杂的任务和上下文信息。

这一切的实现，都要归功于大语言模型(LLM)的强大支持。LLM 不仅提升了智能体的理解力和泛化能力，还增强了其自然语言处理能力，使交互体验变得更加个性化和连续。

智能体具备两个显著特点：内在的核心能力和外在的交互来源。

让我们先来探讨智能体的内在核心能力吧。

智能体拥有四大核心能力，分别是记忆能力、规划能力、行动能力和工具能力

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规划能力”

子目标和分解： Agent能将大型/复杂任务分解为更小的、可管理的子目标，以便高效的处理复杂任务。

反思和改良： Agent 可以对过去的行为进行自我批判和反思，从错误中吸取经验，并为接下来的行动进行分析、总结，从而提高最终结果的质量。

记忆能力”

短期记忆： 即 Prompt 内的信息，所有上下文学习都可以视为利用模型的短期记忆进行学习。

长期记忆： 使Agent 能够长期保存和回忆(无限)信息的能力，通常使用外部向量存储和快速检索实现。

工具能力”

Agent 可以学习如何调用外部 API，以获取模型权重中缺少的额外信息，这些信息通常在预训练后很难更改，包括当前信息、代码执行能力、专有信息源的访问等。

行动能力”

行动能力赋予智能体执行各种任务的能力，使其能够更好地适应环境变化，通过反馈与环境交互，甚至影响和塑造环境。

然而，智能体的强大不仅仅依赖于其内在的核心能力，还源自其与外界的交互。

用户通过各种接口和指令与智能体进行交互，成为其监督者和合作者。

这种人机交互不仅提升了智能体的执行效率，还使得用户能够直接参与到智能体的决策和策略制定中。

例如，当你通过语音助手给家中的智能音精下达指令时，你不仅是在使用它的功能，更是在与之协作完成任务。

此外，智能体所处的环境也在不断与其进行交互。

无论是虚拟世界还是物理环境，外界的反馈都会被智能体感知和处理，从而做出相应的调整和反应。例如，一个自动驾驶汽车能够根据道路情况和交通信号实时调整驾驶策略，不断优化行驶路径。

不仅如此，智能体之间的群体协作也是其不可忽视的特点。多个智能体可以通过协作，共享任务结果，形成更高层次的群体智能。这种协作不仅提高了任务的完成效率，还拓展了智能体的应用范围。比如，在一个智能工厂中，各种自动化设备和机器人通过协同工作，提高了生产效率和产品质量。

与此同时，系统开发者也在不断设计和优化智能体的相关能力，使其能够更好地适应各种应用场景。通过不断的研发和改进，智能体变得越来越聪明，能够处理更多元化的任务。

综上所述，大模型时代的智能体不仅具备强大的内在核心能力，还通过与外界的丰富交互不断提升自身的性能。这样的智能体无疑将成为我们生活和工作的得力助手，为我们带来更加智能化的未来。

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智能体实操的关键环节”

目前最主流的智能体是需要代码或低代码创建的智能体平台。

在功能设计上，字节跳动旗下的 Coze 在功能上比较全面，核心设计实操关键环节就是按照智能体的框架【记忆能力、规划能力、行动能力和工具能力】来设计的。

“智享躺平，我们一起努力”

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