AI Agent究竟是什么？它為什么被稱之為人類不斷接近AGI的探索之一？作為當(dāng)下創(chuàng)新浪潮和AI創(chuàng)投領(lǐng)域最火熱的賽道，AI Agent頻頻出現(xiàn)在人們的視野之中，連微軟公司創(chuàng)始人比爾·蓋茨曾專門撰文表示AI Agent將顛覆軟件行業(yè)與人機(jī)交互方式，那么，AI Agent究竟有什么神奇之處？

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AI Agent是什么？

AI Agent

OpenAI將AI Agent定義為以大語(yǔ)言模型（LLM）為大腦驅(qū)動(dòng)，具有自主理解、感知、規(guī)劃、記憶和使用工具的能力，能自動(dòng)化執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的系統(tǒng)，一句話解釋即——AI Agent，就是具有獨(dú)立思考和行動(dòng)能力的AI程序。

AI Agent由記憶、規(guī)劃、工具使用和行動(dòng)四個(gè)主要模塊組成。通過(guò)這四個(gè)模塊的相互關(guān)聯(lián)配合，AI Agent能在更廣泛的場(chǎng)景中完成復(fù)雜或?qū)I(yè)的任務(wù)。

AI Agent

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記憶：

記憶模塊負(fù)責(zé)存儲(chǔ)信息，包括過(guò)去的交互、學(xué)習(xí)到的知識(shí)，甚至是臨時(shí)的任務(wù)信息。對(duì)于一個(gè)智能體來(lái)說(shuō)，有效的記憶機(jī)制能夠保障它在面對(duì)新的或復(fù)雜的情況時(shí)，調(diào)用以往的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。記憶又分為短期記憶和長(zhǎng)期記憶：

1、短期記憶用來(lái)實(shí)現(xiàn)上下文學(xué)習(xí)；

2、長(zhǎng)期記憶通過(guò)利用外部數(shù)據(jù)庫(kù)和快速檢索，使AI Agent擁有長(zhǎng)時(shí)間保留和回憶信息的能力。

隨著外部數(shù)據(jù)的不斷積累，AI Agent將更加自主和靈活。

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規(guī)劃：

規(guī)劃模塊具有事前規(guī)劃和事后反思兩個(gè)階段。

事前規(guī)劃階段：是對(duì)未來(lái)行動(dòng)的預(yù)測(cè)和決策制定。

事后反思階段：是執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中，AI Agent會(huì)不斷自我反思、檢查、吸取教訓(xùn)，將總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)納入到記憶庫(kù)里以此來(lái)不斷提升和優(yōu)化自己的能力。

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工具使用：

工具使用模塊指的是智能體能夠利用外部資源或工具來(lái)執(zhí)行任務(wù)。

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行動(dòng)：

行動(dòng)模塊是智能體實(shí)際執(zhí)行決定或響應(yīng)的部分。

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AI Agent與大模型

隨著大模型在各行各業(yè)中廣泛應(yīng)用，基于大模型的AI Agent迎來(lái)了快速發(fā)展的階段?？梢哉f(shuō)，研究AI Agent是人類不斷接近AGI的探索之一。那么，AI Agent對(duì)大模型有什么影響呢？

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AI Agent讓大模型變得更聰明

大語(yǔ)言模型在語(yǔ)言和意圖的記憶、理解、推理方面具備很強(qiáng)大的能力，可以在任務(wù)的規(guī)劃和決策方面發(fā)揮很好的作用。但大語(yǔ)言模型依然存在一些的問(wèn)題，如產(chǎn)生幻覺(jué)，上下文容量限制等。此外，大模型依賴清晰明確的prompt才能很好地發(fā)揮作用，智能化能力有限，局限在局部場(chǎng)景和環(huán)節(jié)，大多用于解決簡(jiǎn)單、重復(fù)、程序化的任務(wù)。而AI Agent的出現(xiàn)卻顛覆了這一模式，它可以處理復(fù)雜的任務(wù)，甚至摒棄掉精確的prompt和基于大模型多重復(fù)雜的指令。

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AI Agent拓寬大模型能力邊界

分工交互機(jī)制：大模型更多側(cè)重于提升效率、用來(lái)解決低附加值、繁瑣的業(yè)務(wù)流程。而Agent通過(guò)多模型合作分工機(jī)制來(lái)復(fù)刻專家能力，解決更多的復(fù)雜和專業(yè)的任務(wù)。比如，借助技術(shù)手段將專家的知識(shí)傳輸給Agent，讓其儲(chǔ)備相應(yīng)的知識(shí)和能力。在具體的業(yè)務(wù)流程中，通過(guò)對(duì)話提供建議、從而提升工作的質(zhì)量和效率。比如，幫助HR和獵頭尋找合適的人選。

環(huán)境感知能力：大模型不具備很強(qiáng)的環(huán)境感知能力，對(duì)自己的能力邊界也沒(méi)有清晰的認(rèn)知。Agent能觀察和分析自己的不足，并從外部環(huán)境中尋找合適的工具來(lái)解決問(wèn)題，并幫助大模型認(rèn)識(shí)自己的能力邊界。

個(gè)性化記憶：AI Agent通過(guò)記憶模塊記住用戶的偏好和習(xí)慣，存儲(chǔ)信息越多越了解用戶。

Bill Gates最新發(fā)表一篇文章明確提出，5年內(nèi)AI Agent將大行其道，每個(gè)用戶都將擁有一個(gè)專屬AI Agent。用戶不需要再因?yàn)椴煌墓δ苄枨蠖褂貌煌腁PP，他只需用日常語(yǔ)言告訴他的Agent想做什么就可以。

主動(dòng)決策：大模型對(duì)時(shí)事的了解有限，因而不具備在環(huán)境中連續(xù)決策的能力。AI Agent可以在不確定和不可預(yù)測(cè)的環(huán)境中工作，并不斷學(xué)習(xí)、發(fā)展和適應(yīng)。

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AI Agent拓寬了自動(dòng)化的范疇

假如你想去某個(gè)地方度假，你只需告訴AI Agent你要哪里即可，接下來(lái)你唯一要做的事情就是等待出發(fā)。請(qǐng)假、訂酒店、買機(jī)票等旅游清單Agent都幫你完成好，并且它會(huì)自主進(jìn)行邏輯推理和自我提示不斷優(yōu)化和增加旅途規(guī)劃來(lái)助你度過(guò)一個(gè)好的假期。這就意味著，AI Agent推動(dòng)人類社會(huì)向通用人工智能又邁進(jìn)了一大步。

在強(qiáng)調(diào)低成本、高效率的當(dāng)下市場(chǎng)環(huán)境中，利用AI Agent助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化和管理決策智能化，已成為當(dāng)前備受關(guān)注的大模型應(yīng)用場(chǎng)景。

目前，面對(duì)行業(yè)新趨勢(shì)，龍翼自身也在加速技術(shù)創(chuàng)新，不斷提升產(chǎn)品的AI能力，在安美AIGC運(yùn)維大模型場(chǎng)景上持續(xù)輸出，通過(guò)對(duì)運(yùn)維大模型的不斷優(yōu)化，讓系統(tǒng)朝著更智能的方向發(fā)展，相信，通過(guò)我們的努力，安美AI Agent指日可待。

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