前言

AI 智能体是相比前一个生成式 AI 更进一步的 AI 系统，能够通过高级目标自主进行推理计算、制定计划并执行复杂任务。

我们目前大部分用的聊天咨询类工具都是生成式 AI，即 ChatBot。但是也不排除背后逻辑已经升级为一个 AI 智能体系统。

01. 什么是 AI 智能体

参考英伟达的官方 Glossary 给出的定义，我觉得写的就很好：

AI 智能体是新兴的数字化劳动力，既为我们服务，也与我们协作。它们代表人工智能领域的下一次演进，即从简单自动化向能够管理复杂工作流的自主系统过渡。这些智能体不仅可以自动执行耗时的重复性任务，而且可以充当智能个人助手，帮助个人和企业组织提高运营效率。

与遵循基本“请求和响应”框架的传统生成式 AI 模型不同，AI 智能体还能编排资源，与其他智能体协作，并使用各种工具，如大语言模型 (LLM)、检索增强生成 (RAG)、向量数据库、API、框架以及 Python 等高级编程语言，从而实现超越。

这些系统通常被称为“代理式 AI”或“LLM 智能体”，由于能够通过迭代规划和决策制定来实现目标，因此在市场上脱颖而出。例如，用于构建网站的 AI 智能体可以自主管理布局设计、HTML 和 CSS 代码编写、后端流程连接、内容生成和调试等任务，同时尽可能减少人工输入。

02. AI 智能体包含哪些组件？

要了解 AI 智能体的工作原理，分析其核心组件至关重要。这些组件协同工作，帮助智能体高效进行推理，制定计划并执行任务：

LLM：大语言模型 (LLM) 是 AI 智能体的“大脑”，负责协调决策制定。LLM 通过任务进行推理、制定行动计划，选择合适的工具，并管理对必要数据的访问权限，从而实现目标。作为智能体的核心，它负责定义和编排智能体的总体目标。

记忆模组：AI 智能体依靠记忆来维护上下文，并可以根据正在进行的任务或历史任务进行调整：

• 短期记忆：跟踪智能体的“思维链”和最近的操作，确保在当前工作流期间保留上下文。

• 长期记忆：保留历史交互情况和相关信息，以便随着时间推移更深入地理解上下文并改进决策制定过程。

规划模组：利用规划模组，AI 智能体可将复杂任务分解为可操作的步骤：

• 无反馈：使用“思维链”或“思维树”等结构化技术，将任务分解为可管理的步骤。

• 有反馈：整合 ReAct、Reflexion 或人机回圈反馈等迭代改进方法，以优化策略和结果。

工具：AI 智能体本身可以用作工具，但也可以通过集成外部系统来扩展功能，例如：

• API：以编程方式访问实时数据或执行操作。

• 数据库和 RAG 工作流：检索相关信息，确保知识库准确无误。

• 其他 AI 模型：与其他模型协作，执行专业任务。

03. AI 智能体的工作原理是什么？

AI 智能体可将核心组件无缝整合在一起，处理复杂的任务。下面的示例说明了这些组件如何协同工作，以响应特定用户请求。

案例：提示词：分析我们的最新季度销售数据，然后提供一个图表。

第 1 步：用户或机器提出请求

用户甚至是另一个智能体或系统请求分析销售数据并提供视觉表示，启动了智能体工作流。智能体处理此输入，并将其分解为可操作的步骤。

第 2 步：LLM：理解任务

LLM 充当 AI 智能体的大脑。它解读用户的提示词，以理解任务要求，例如：从数据库中检索数据。执行数据分析。创建可视化图表。

LLM 确定：已有哪些信息。需要其他哪些数据或工具。完成任务的分步计划。

第 3 步：规划模组：任务分解

规划模组会将任务划分解为具体的操作：

提取：从公司数据库中检索最新销售数据。

分析：应用适当的算法来识别趋势并获取洞察。

可视化：生成显示结果的图表。

第 4 步：记忆模组：提供上下文

记忆模组确保保留上下文，以便高效执行任务：

短期记忆：跟踪当前工作流的上下文（例如上个季度请求的类似任务），以简化流程。

长期记忆：保留历史数据，如数据库位置或首选分析方法，以便更深入地理解上下文。

第 5 步：工具集成：执行任务

智能体核心通过编排外部工具来完成每个步骤：

API：检索原始销售数据。

机器学习算法：分析数据以了解趋势和模式。

代码解译器：根据分析结果生成图表。

第 6 步：推理和反思：改进结果

在整个过程中，智能体会运用推理来优化工作流并提高准确性。这包括：

评估每项操作的有效性。

确保高效利用工具和资源。

从用户反馈中学习，以改进未来任务。

例如，如果生成的图表需要改进，智能体会调整方法，以便在后续工作流中提供更好的结果。

04. 有哪些不同类型的 AI 智能体框架？

在选择 AI 智能体框架时，必须考虑诸多因素，例如：

• 多智能体协作：项目是否需要多个智能体协同工作？
• 项目复杂性：框架适合简单的任务还是复杂的工作流？
• 数据处理：框架是否支持必要的数据集成和检索？
• 定制需求：定制智能体行为需要多大的灵活性？
• LLM 侧重点：框架是否会优先与大语言模型进行协作？

鉴于这些要求，一系列框架应运而生，可满足不同用例和复杂程度的需求。有多种方法可用于实施 AI 智能体，例如，引入自己的 Python、LangChain 和 Llama 堆栈。

下面列出了主要的 AI 智能体类型，涵盖了简单的系统到高度智能化的自适应框架：

智能体的类型	主要特征	用例示例
简单反射型	根据当前感知和预定义规则执行操作 没有记忆或适应能力	恒温器根据传感器输入调节温度
基于模型的反射型	保留短期记忆或由规则指导的环境操作模型	导航系统根据交通状况更新路线
目标型	根据当前感知和预定义规则执行操作 没有记忆或适应能力	送货机器人优化前往目的地的路线
分层式	多层系统通过更高级别的智能体来管理专用智能体	工厂自动化系统与监督者和专业机器人协同工作
学习型	通过反馈和经验进行学习和调整 使用学习组件	AI 推荐系统随着时间推移而改进建议
多智能体系统 (MAS)	与其他智能体协作实现共同目标 在协调系统中运行	无人机队群协作投递包裹
效用型	通过最大限度地增加每次操作的效用或奖励来优化结果	动态定价算法根据市场条件调整费率

05. AI 智能体和 AI 助手的区别？

特性	AI 助手	AI 智能体
目的	根据用户命令简化任务	自主完成复杂的多步骤目标驱动型任务
任务复杂程度	低到中	中到高
交互性	反应式	主动式
自主性	低： 依赖人工指导	高： 独立 基于规划和推理
学习能力	低： 最小（如果有）	高： 从交互中学习，随着时间推移进行调整
集成度	高： 但仅限于特定应用	广泛性： 包含 API、数据库和工具

AI 智能体和 AI 助手在功能、自主程度以及可处理任务的复杂程度上存在巨大差异。

AI 助手是传统 AI 聊天机器人的进化版本。它们利用自然语言处理 (NLP) 理解文本或语音形式的用户查询，然后根据直接人工指令执行任务。这些系统（如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 或 Google Assistant）在处理预定义任务或响应特定命令方面表现出色。

AI 智能体是一种更先进的 AI，其功能远超 AI 助手。它们利用规划、推理和上下文记忆来自主处理复杂的开放式任务。AI 智能体可以执行迭代工作流，使用一系列工具，并根据反馈和之前的交互情况做出调整。

06. AI 智能体的案例

工作流优化：用于特定应用的 AI 智能体有助于简化人们使用该工具的效率。例如，Co-Pilot 行车助理系统可帮助用户了解某款应用的所有功能，如何自动执行这些功能，或者为用户提出如何以最佳方式使用该工具的建议。

数据分析：数据分析可由用于提取和理解数据的多智能体系统执行。可以将数据分析视为一种“提取并执行”策略，其中一组智能体共同协作，从短期或长期记忆甚至 PDF 中收集数据，然后另一组执行智能体通过调用 API 来触发数据分析工具。示例：“今年公司有多少个季度产生了正向现金流？”

客户服务：AI 智能体可提供全天候支持，同时理解文本和语音形式的自然语言查询，通过代表客户采取行动来解决复杂问题。示例：呼叫中心接线员或聊天机器人可以自动执行工作流任务，例如连接 CRM 等内部系统，检查看客户请求是否符合退款条件，或者输入启动退货所需的数据。

协助软件开发（AI Coding）：AI 智能体可以充当软件开发者的编码助手，帮助提供编码建议，指出错误并提供一键修复，提供拉取请求汇总并生成代码。

供应链管理：多智能体系统（或智能体“蜂群”）可以通过实时分析数据、根据需求监控和调整库存水平来帮助优化供应链，甚至可通过密切关注市场波动情况来帮助采购原材料。示例：分层式智能体系统可以由多层智能体组成，它们负责供应链的不同方面，并向根据数据做出决策的编排智能体上报相关情况。

最后

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