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标题: 全面熟悉AI Agent，一文读懂AI智能体的架构指南 [打印本页]

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作者: 玛卡巴卡的卡巴卡玛    时间: 2024-12-29 09:45
标题: 全面熟悉AI Agent，一文读懂AI智能体的架构指南
文章目录：

• AI Agent概述
  
• AI Agent的架构
  
• AI Agent与相干技能的比较
  
• AI Agent框架宁静台
  
• 总结与未来预测
  

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！
一
AI Agent概述

1.1 定义AI Agent

AI Agent，或称为人工智能署理，我更乐意称为AI智能体。它是一种模仿人类智能行为的人工智能系统，以大型语言模型（LLM）作为其核心引擎。它们能够感知其情况，做出决策，并执行使命以实现特定的目标。AI Agent的计划理念是赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能够在复杂多变的情况中独立运作。
1.2 AI Agent的应用领域

AI Agent技能已广泛应用于多个领域，包括但不限于：

• 客户服务（Customer Service）：自动复兴客户咨询，提供个性化服务。
  
• 医疗诊断（Medical Diagnosis）：辅助医生举行疾病诊断和治疗方案推荐。
  
• 股市生意业务（Stock Trading）：自动化生意业务系统，根据市场数据做出生意业务决策。
  
• 智能交通（Intelligent Transportation）：自动驾驶车辆和交通管理系统。
  
• 教育辅导（Educational Tutoring）：个性化学习助手，根据学生的学习进度提供辅导。
  

1.3 AI Agent的告急性

AI Agent的告急性在于其能够进步效率、降低成本、增强用户体验，并在某些情况下提供超越人类本领的决策支持。随着技能的发展，AI Agent正逐渐成为当代社会不可或缺的一部分。
二
AI Agent的架构
2.1 精简架构：Agent的决策流程

AI Agent的决策流程可以精简为三个基本步调：感知（Perception）、规划（Planning）和行动（Action），简称为PPA模型。这个模型是Agent智能行为的骨架，支撑着其与情况的交互和自主决策。

• 感知（Perception）：Agent通过感知系统从情况中收集信息，这些信息可以是文本、图像、声音等多种情势。感知是Agent明白周遭天下的第一道工序。
  
• 规划（Planning）：在收集到信息后，Agent须要一个规划系统来确定怎样到达目标。这个过程涉及到决策制定，将复杂使命分解为可执行的子使命。
  
• 行动（Action）：最后，Agent根据规划的结果执行行动。这些行动大概是物理的，如机器人的移动，也大概是虚拟的，如软件系统的数据处置惩罚。
  

在一个理想的AI Agent架构中，Agent与情况的交互是双向的、动态的，并且是一连的。这种交互模式可以类比于人类与物理天下的互动。正如人类通过感知来明白天下，AI Agent通过其感知系统收集关于外部情况的数据。这些数据不仅包括直接的观察结果，还大概涉及通过传感器、数据输入或其他方式获得的信息。
AI Agent内部，它利用这些感知数据，以支持复杂的Planning、决策和行动。因此，影象对于AI Agent而言，是一种使其能够跨越时间累积履历、学习教训并优化决策的关键本领。
2.2 影象的基础知识

在深入Agent架构之前，我们起首须要相识影象的基础知识。影象是大脑存储、保留和检索信息的本领。

• 感觉影象（Sensory Memory）：这是影象的最初阶段，负责暂时存储通过感官接收到的信息（视觉、听觉等）的印象的本领。感觉影象通常只持续几秒钟
  
• 短期影象（Short-Term Memory, STM）：也称为工作影象，它储存我们当前意识到的信息，以执行复杂的认知使命，如学习和推理。短期影象被以为有大约7个项目的容量（Miller 1956）并持续20-30秒。。
  
• 恒久影象（Long-Term Memory, LTM）：恒久影象负责存储可恒久保留的信息。恒久影象可以储存信息很长一段时间，从几天到几十年，其储存容量基本上是无穷的。
  

2.3 影象机制：Agent的知识库

如果AI Agent想要实现智能化，Agent的影象机制便是其学习和决策过程中不可或缺的一部分。在AI Agent的实际制作与应用中，借鉴人类的影象机制，Agent的影象可以被分为以下几类：

• 感觉影象（Sensory Memory）：对应于Agent接收到原始感官输入的初步处置惩罚，通常时间短暂。
  
• 短期影象（Short-Term Memory）：用于存储当前会话或使命中的信息，这些信息对于完成手头使命至关告急，但使命完成后通常不再保留。
  
• 恒久影象（Long-Term Memory）：用于存储须要恒久保留的信息，如用户偏好、汗青交互等。恒久影象通常存储在外部数据库中，并通过快速检索机制供Agent利用。
  

2.4 完整的Agent架构

AI Agent的架构计划可以有多种方式，不同的研究者和开辟者大概会根据特定的应用场景和需求，计划出不同的架构。

MeoAI更倾向的一个完整AI Agent架构，包括以下关键组件：
1）感知（Perception）
定义：感知是Agent与外部天下交互的接口，负责收集和解析情况数据。
例子：在自动驾驶车辆中，感知系统大概包括雷达、摄像头和传感器，它们持续监测四周情况，识别交通标记、行人和其他车辆。
2）规划（Planning）
定义：规划是Agent的决策中心，它将目标分解为可执行的步调，并制定实现目标的计谋。
例子：一个项目管理AI Agent，根据项目停止日期和资源分配，创建使命列表和时间表，为团队成员分配具体工作。
3）影象（Memory）
定义：分为短期和恒久影象，影象系统允许Agent存储和检索信息，支持学习和恒久知识积累，为Agent提供信息存储和检索的本领。
例子：
短期影象：一个在线客服AI，在对话中记着用户的题目和偏好，以提供即时的个性化服务。
恒久影象：一个科研AI Agent，存储先前研究的数据和结果，在新项目中利用这些信息加快发现过程
4）工具利用（Tools Use）
定义：工具利用是Agent利用外部资源或工具来增强其感知、决策和行动本领的过程。这些工具可以是API、软件库、硬件设备或其他服务。
例子：一个数据分析AI Agent，利用外部API获取实时股市数据，或调用机器学习模型举行猜测分析。
5）行动（Action）
定义：行动是Agent执行使命和与情况交互的具体实施者。基于规划和影象执行的具体动作，是Agent对于情况的响应和使命的完成
例子：一个智能家居控制系统，根据分析得到的具体执行计划，自动调治家中的照明、温度和安全系统。
2.5 完整的Agent架构实例

我们以一个虚拟个人助理AI Agent，其架构组件协同工作的例子：

• 感知：助理通过语音识别感知用户的口头指令。
  
• 规划：根据用户哀求，规划系统决定须要执行的使命，如预订餐厅或安排集会。
  
• 影象：短期影象资助Assistant记着对话中的暂时信息，恒久影象提供用户偏好和汗青交互记载。
  
• 工具利用：Assistant调用日历API来查找可用时间，利用地图API推荐餐厅。
  
• 行动：最终，Assistant执行预订利用，并向用户确认细节。
  

2.6 大型语言模型（LLM）

大型语言模型（LLM）可以在多个部分发挥作用，但它们尤其与以下几个方面精密相干：

• 感知（Perception）：LLM可以用于处置惩罚和解析感知数据，尤其是在处置惩罚天然语言或文本信息时。比方，如果感知系统收集到的数据是文本情势的用户反馈或指令，LLM可以用来明白这些文本的含义。
  
• 规划（Planning）：LLM在规划阶段非常有用，特殊是在须要天然语言处置惩罚来明白复杂使命和生成行动计划的情况下。LLM可以资助Agent将高级目标转化为具体的步调或计谋。
  
• 影象（Memory）：对于短期影象，LLM可以用来生成对先前交互的摘要或关键点，资助Agent在对话中保持上下文连贯性。对于恒久影象，LLM可以辅助检索和分析存储在数据库中的信息，尤其是在信息以文本情势存在时。
  
• 工具利用（Tools Use）：LLM可以与外部API和工具结合利用，以增强Agent的本领。比方，LLM可以生成查询哀求，然后利用API获取所需信息，或者分析从API返回的数据。
  
• 行动（Action）：在行动阶段，LLM可以用来生成执行使命所需的天然语言指令，或者解释Agent的决策过程，提供透明度。
  
• 交互和沟通（Interaction and Communication）：LLM的一个关键应用是在Agent与用户或其他Agent的交互中。LLM可以处置惩罚和生成天然语言，使得交互更加流畅和人性化。
  
• 反思和学习（Reflection and Learning）：LLM可以用于分析Agent的行为和决策结果，资助Agent从履历中学习。比方，通太过析交互日志，LLM可以识别改进的领域或提供反馈给Agent。
  
• 生成性使命（Generative Tasks）：在须要创造性输出的使命中，如内容创作、代码生成或计谋制定，LLM可以提供创新的解决方案。
  

总的来说，LLM在AI Agent架构中扮演着处置惩罚和生成天然语言的核心脚色，它通过增强Agent的明白和表达本领，使得Agent能够更有用地与情况和用户举行交互。
2.7 结论

AI Agent的架构是一个综合了感知、规划、影象和行动的复杂系统。通过不绝的学习和情况交互，Agent能够进步其性能并适应多变的使命需求。影象机制的引入，尤其是恒久影象的外部存储和快速检索，为Agent提供了处置惩罚复杂使命和恒久学习的基础。
三
AI Agent与相干技能的比较
AI Agent是人工智能领域的一个告急分支，但它们并不是孤立存在的。本章将探讨AI Agent与其他几种技能的比较，以明确它们各自的特点和应用场景。
3.1 AI Agent与机器人

定义与区别：

• 机器人通常指的是具有物理实体的智能系统，它们可以是自动化机械臂或服务机器人等。
  
• AI Agent则重要指软件智能系统，它们运行在服务器或云平台上，不具有物理形态。
  

例子：一个工业机器人在生产线上执行准确的物理使命，而一个AI Agent大概负责监控这些机器人的性能，并优化生产流程。
3.2 AI Agent与专家系统

定义与区别：

• 专家系统是基于一套固定规则运行的系统，它们通常用于解决特定领域的题目，如医疗诊断或故障扫除。
  
• AI Agent则具备自学习和适应性，它们可以通过机器学习不绝优化自己的行为和决策。
  

例子：一个专家系统大概用于诊断特定类型的疾病，而一个AI Agent大概通太过析大量医疗记载来发现新的诊断模式。
3.3 AI Agent与Retrieval-Augmented Generation (RAG)

定义与区别：

• RAG是一种结合了检索和生成的模型，它能够从大量数据中检索相干信息，并结合这些信息生成复兴或解决方案。
  
• AI Agent可以集成RAG模型，以增强其处置惩罚复杂查询和生成创造性内容的本领。
  

例子：在一个问答系统中，AI Agent利用RAG来从互联网上检索信息，并结合这些信息为用户提供具体、准确的答案。
3.4 AI Agent与Large Language Models (LLM)

定义与区别：

• 大型语言模型（LLM）是能够明白和生成天然语言文本的复杂模型，它们通常须要大量的数据来训练。
  
• AI Agent可以利用LLM来处置惩罚与语言相干的使命，但AI Agent的范围更广，包括规划、决策和交互等。
  

例子：一个AI Agent大概利用LLM来明白用户的天然语言指令，并将其转化为行动计划，同时利用其他本领来执行这些计划。
3.5 结论

通过比较，我们可以看到AI Agent与机器人、专家系统、RAG和LLM等技能各有特点和应用领域。AI Agent的机动性和自适应性使它们能够集成和利用这些技能，以实现更广泛的应用和更高级的智能行为。
四
AI Agent框架宁静台
目前，AI Agent框架和构建AI智能体的平台正在快速发展，提供了多样化的工具和情况，使开辟者能够创建复杂的智能系统。以下是一些当前盛行的AI Agent框架宁静台的介绍：
4.1 AI Agent框架

AutoGPT：
AutoGPT是一个基于GPT（生成式预训练转换器）的自主智能体框架，它可以执行复杂的使命，如网页浏览、文件读写和执行Python脚本。
GPT-Engineer：
GPT-Engineer是一个项目，旨在创建一个能够明白天然语言指令并生成代码的AI系统，辅助软件开辟过程。
LangChain：
LangChain是一个为构建AI智能体提供的工具链，它集成了多种语言模型和工具，支持复杂的使命自动化。
HuggingGPT：
HuggingGPT是一个框架，利用ChatGPT作为使命规划器，选择HuggingFace平台上的模型，并根据执行结果总结响应。
4.2 构建AI智能体的平台

Coze：它大概会提供用户友爱的界面和工具，使非技能用户也能构建和训练自己的AI智能体。
HuggingFace：HuggingFace提供了一个平台，拥有大量的预训练模型和工具，支持开辟者构建和部署NLP应用。
OpenAI API：OpenAI提供了一系列的API，允许开辟者将强大的语言模型和其他AI功能集成到自己的应用步伐中。
Google Cloud AI Platform：Google Cloud AI Platform提供了一系列机器学习服务，包括构建、训练和部署AI模型的工具。
豆包: 字节跳动公司基于云雀模型开辟的综合性 AI 智能体平台，它支持网页端、iOS 以及安卓平台，能提供聊天机器人、写作助手、英语学习助手等功能，并允许用户创建自己的智能体。
五
总结与未来预测
5.1 总结

本文全面探讨了AI Agent的基本概念、类型、架构和关键技能对比。AI Agent作为人工智能领域的活跃分支，已经展现出其在多个行业中的实用性和变革潜力。从聊天机器人到复杂的自动化服务，AI Agent正在渐渐改变我们的工作和生存方式。
5.2 技能成就

AI Agent的发展得益于机器学习、天然语言处置惩罚、知识表示与推理等关键技能的进步。这些技能使AI Agent能够更准确地感知情况、更有用地做出决策，并以更天然的方式与人类交流。
5.3 应用领域

AI Agent的应用范围已经从单一的客服和助手脚色，扩展到了医疗、教育、金融、交通等多个领域。它们在提供个性化服务、优化业务流程、增强决策支持等方面发挥着告急作用。
5.4 面临的挑战

尽管AI Agent的发展前景广阔，但它们也面临着技能、伦理、法规等方面的挑战。确保AI Agent的安全性、隐私保护、透明度和公平性是行业发展的告急课题。
5.5 未来预测

预测未来，AI Agent预计将在以下几个方面取得进一步的发展：

• 更深条理的集成：AI Agent将更深入地与各行各业的业务流程集成，提供更加定制化的解决方案。
  
• 更高的自主性：随着技能的发展，AI Agent将展现出更高的自主决策本领，能够独立处置惩罚更复杂的使命。
  
• 更广泛的协作：AI Agent将与人类以及其他AI系统更精密地协作，共同解决更加复杂的题目。
  
• 更强的伦理意识：AI Agent的计划和应用将更加注重伦理和可解释性，确保技能的发展符合社会价值和规范。
  

5.6 结语

AI Agent作为人工智能技能的告急组成部分，其发展不仅关乎技能的进步，更关乎人类社会的未来。我们期待AI Agent能够在确保安全、伦理和可靠的前提下，为人类带来更多便利和价值。
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