随着大型语言模型（LLM）技术的爆发式发展，人工智能领域实现了里程碑式的突破。这些具备强大自然语言理解与生成能力的系统，已成功渗透到内容创作、客户服务、代码开发等多个场景。但真正的技术革命，始于 LLM 与自主性的深度融合 —— 当模型具备自主推理、规划任务、执行行动的能力时，AI Agent 应运而生，彻底重塑了人类与人工智能交互的底层逻辑，开启了智能化应用的全新范式。
一、从 LLM 到 AI Agent
LLM 的应用演变是现代应用中发展最快的，如下图所示：
1.1 传统聊天机器人到基于 LLM 的聊天机器人
聊天机器人并非新生事物；在生成式人工智能（gen AI）概念出现之前，你可能就已经在网站上与聊天机器人互动过了。生成式人工智能出现之前的传统聊天机器人与如今的 AI 对话代理有着本质区别。以下是它们通常的运作方式：
基于启发式的回应：
- 传统聊天机器人基于规则逻辑（“如果-那么”语句）运行；
- 仅限于预定义规则，无法处理复杂或含糊不清的查询；
预设回复：
- 响应是静态的，并且是预先设定的；
- 通过检测到特定关键词或短语触发；
- 缺乏灵活性和对话深度；
人工交接：
- 始终包含“联系人工客服”按钮，用于解答未解决的问题；
- 人为干预对于处理复杂问题仍然至关重要；
1.2 介绍基于 LLM 的聊天机器人
ChatGPT 发布： 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 推出了基于 GPT-3.5 的 ChatGPT，这是首个主流的语言学习管理（LLM）应用。ChatGPT 保留了用户熟悉的聊天机器人界面，但其背后是经过庞大互联网语料库训练的先进语言学习管理技术。
Transformer 架构： GPT（生成式预训练 Transformer）基于 Google 于 2017 年推出的 Transformer 架构。它使用自注意力机制来分析输入序列，从而更深入地理解上下文。
LLM： 与传统聊天机器人不同，LLM 可以生成类人、上下文相关且新颖的文本。应用场景包括代码生成、内容创作、增强客户服务等等。
局限性：
- 个性化： 难以在长时间的对话中保持一致的个性化互动；
- 幻觉： 产生与事实不符但逻辑连贯的回应，根据概率而不是经过验证的知识生成输出；
解决局限性：
- 使用诸如检索增强生成（RAG） 之类的技术，以使输出结果与可靠的外部数据挂钩。
- 对大模型进行微调，使其可以理解垂直领域的知识，从而提高 LLM 系统的鲁棒性。
1.3 从基于 LLM 的聊天机器人到 RAG 聊天机器人和 AI Agent
RAG 聊天机器人： 检索增强生成 (RAG) 将外部数据检索与 LLM 功能相结合，以生成准确且符合上下文的回复。
知识来源：
- 非参数知识： 从互联网或专有数据库等外部来源检索的实时数据；
- 参数化知识： LLM 在训练过程中嵌入的知识。
优点： 减少幻觉，提供最新信息，并确保可验证的回答。
提示工程： 诸如情境学习（单次、少次）、思维链 (CoT) 和 ReAct 等技术通过指导 LLM 的推理和输出生成来提高响应质量。
AI Agent： AI Agent是从 LLM 演变而来，并增强了工具、多步骤规划和推理能力。
工具使用： LLM 可以通过分析任务并通过结构化模式（例如 JSON）分配参数来调用以编程方式定义的函数或 API。
环境： 人工智能代理在迭代执行环境中运行，能够根据反馈进行动态决策和持续适应。
智能体系统： 这些是具有自主智能体的计算架构，能够集成多个系统组件、做出决策并实现目标。
Agentic RAG：
将 LLM 的推理、工具使用和规划能力与语义信息检索相结合；
能够构建动态系统，该系统可以分解任务、执行复杂查询并利用工具解决问题。
从 LLM 驱动的聊天机器人过渡到 RAG 聊天机器人和 AI Agent，代表着向更智能、更具适应性和工具集成性的系统转变，这些系统能够实时解决复杂的问题。
二、什么是AI Agent？
AI agent是一个能够通过传感器感知环境、处理信息并利用执行器对环境采取行动以实现特定目标的系统。 你可以把它想象成一个能够观察、思考和行动的数字实体——就像人类与周围环境互动一样，但它是以一种程序化和有目的的方式进行的。
AI agent的概念建立在理性行为的基本思想之上：智能体应该采取行动，以最大限度地提高其实现既定目标的成功概率。这种理性使人工智能智能体区别于简单的响应式程序。
AI Agents具有以下几个关键特征：
- 自主性： 无需人工干预即可运行，独立做出决策；
- 被动和主动行为： 对环境变化做出反应，并采取积极措施来实现目标；
- 适应能力： 通过处理新的信息和经验来学习和发展；
- 目标导向： 致力于实现预定目标或优化结果；
- 交互性： 与其他智能体或人类进行沟通和协作；
- 持续运行： 不断运行，监控并响应动态环境。
三、AI Agents的核心组成部分
AI Agents的核心由以下几个部分组成：
- Perception 感知
- Reasoning 推理
- Action 行动
- Knowledge Base 知识库
- Learning 学习
- Communication Interface 通信接口
3.1 感知（传感器）
这些设备使智能体能够感知其环境。这些设备可以是物理传感器（摄像头、麦克风）或数字输入（数据流、用户交互）。
3.2 推理（处理器）
Agent的“大脑”负责处理来自传感器的信息并确定相应的行动。该组件实现了智能体的决策算法，并维护所有必要的内部状态。
AI agents使用各种决策机制，例如基于规则的系统、专家系统和神经网络，来做出明智的选择并有效地执行任务。
3.3 行动（执行器）
Agent影响其环境或使智能体能够采取行动的方式。这些方式可以是物理的（机械臂、扬声器），也可以是数字的（数据库更新、显示输出）。
3.4 知识库
agent用于做出决策的信息库，包括预先编程的知识和学习到的信息。
3.5 学习
Agent能够通过从数据和经验中学习，随着时间的推移不断提高其性能，比如使用强化学习、监督学习和无监督学习等技术来提升人工智能智能体的性能。
3.6 通信接口
允许代理与其他代理、系统或人类进行交互。
我们将在以下各节中逐一介绍它们，同时详细说明Agent的工作原理。
四、AI Agent如何与其环境交互
这种交互循环通常被称为 “感知-计划-行动” 循环或 “感知-行动” 循环。让我们以自动驾驶汽车为例来理解每个阶段：
4.1 感知阶段
传感器 → 处理 → 状态更新
Agent通过其传感器接收输入，处理和解释信息，根据新信息更新当前状态。
4.2 决策阶段
这是“思考”阶段，在这个阶段，主体：当前状态 + 目标 → 评估选项 → 选择最佳行动
Agent评估可能的行动，考虑目标和限制条件，根据现有信息选择最佳行动方案。
4.3 行动阶段
这是“执行”阶段：执行操作 → 观察变化 → 开始新周期
执行器执行选定的动作，从而改变环境，Agent通过传感器观察结果，开始新的循环。这个循环不断重复，通常每秒重复多次。这个循环的强大之处在于：
适应性： 如果发生意外情况，智能体可以在下一个感知阶段检测到这种情况，并相应地调整其行为。
学习机会： 智能体可以将预测结果与实际结果进行比较，以改进未来的决策。
目标导向行为： 每个周期都使智能体在遵守约束条件的同时，更接近其目标。
为了从编程角度理解它，让我们用恒温器作比喻，比较三个不同复杂程度的功能：
1）简单程序
# Simple program if temperature > desired_temperature: turn_on_cooling()只需遵循既定规则即可，不考虑后果，没有学习或适应能力
2）响应式方案
# Responsive program if temperature > desired_temperature: if time_of_day == "peak_hours": turn_on_cooling_eco_mode() else: turn_on_cooling_normal()更复杂的规则，仍然没有真正的智慧
3）AI Agent
class SmartThermostat: def perceive(self): current_temp = get_temperature() time = get_time() electricity_price = get_current_price() weather_forecast = get_forecast() user_preferences = get_preferences() return Environment(current_temp, time, electricity_price, weather_forecast, user_preferences) def think(self, environment): possible_actions = [ NoAction(), CoolNormal(), CoolEco(), PreCool(), WaitForOffPeak() ] # Evaluate each action's expected outcome best_action = None best_utility = float('-inf') for action in possible_actions: predicted_state = predict_future_state(environment, action) utility = calculate_utility(predicted_state) if utility > best_utility: best_action = action best_utility = utility return best_action def act(self, action): action.execute() monitor_results() update_learning_model()- 考虑多种因素
- 预测结果
- 从经验中学习
- 着眼于长期目标
- 平衡相互冲突的目标
同样的循环也适用于所有AI Agent：
聊天机器人感知文本输入，决定合适的回复，并通过生成文本来采取行动。
交易机器人能够感知市场数据，制定交易策略，并通过执行交易来达成交易。
机器人吸尘器能够感知房间布局和污垢情况，决定清洁模式，并通过移动和启动清洁机制来执行清洁操作。
五、AI Agent如何运作？
假设你的智能冰箱不仅会在牛奶喝完时自动订购，还会根据你的浏览习惯建议你换成杏仁奶。这有用还是有点让人不安？你自己判断吧！
AI Agent能够理解人类语言（得益于语言学习模型），能够推理信息，规划行动，并在无需持续人工干预的情况下执行任务。它们可以处理复杂的问题，因此比简单的自动化工具先进得多。与基础脚本不同，人工智能代理被集成到软件系统中，从而能够与环境进行复杂的交互。
AI Agent与简单自动化的不同之处，主要体现在两个方面：
- tools 工具
- planning 规划
你可能已经看到 ChatGPT 在解决基础数学问题时出错。这是因为它只能根据训练数据做出反应。
同样地，如果我问你 85 乘以 65，作为人类，如果你已经知道答案，你可以直接回答，或者使用计算器这个工具，对吗？其实也可以允许AI Agent使用各种工具。
第二件事是planning。
同样的数学计算，只有懂乘法或者知道要给计算器传递什么参数（85 和 65 以及乘法运算）才能解决这个问题。
以下是AI Agent 查询时的流程。
5.1 编排层（控制中心）
假设我想创建一个 AI Agent会议安排器，我向安排器查询：“我想为我的所有学生举办一场网络研讨会”。这将被视为AI Agent的触发信号。
查询内容可以是文本、音频、视频或图像。（您应该已经知道，无论数据类型是什么，机器最终都会将其转换为数值。）该查询将由AI Agent的编排层（又称控制中心）处理。
编排层共有 4 个主要组件：
- 记忆 ：保持对整个互动过程的记忆。
- 状态 ：存储整个进程的当前状态。
- 推理 ：引导智能体的推理。
- 规划 ：步骤是什么？下一步是什么？
它将与模型（LLM）进行交互。
5.2 模型（大脑）
模型是整个Agent的决策者，它通常是一种人工智能模型，例如大型语言模型。
为了理解查询、制定计划并确定下一步行动，该模型使用了如下推理和逻辑框架：
ReAct：（理性+行动）确保深思熟虑的行动；
思维链：通过中间步骤进行推理；
思维树：探索多种路径以找到最佳解决方案
该模型决定采取哪些行动，并使用特定工具执行这些行动。
5.3 工具（双手）
Agent可以利用工具与外部世界进行交互，比如计算器、API、网络搜索、外部数据库等等。
工具使agent能够执行超出模型能力范围的操作 、访问实时信息或完成现实世界的任务。
六、何时使用agent / ⛔ 何时避免使用agent
当你需要使用(LLM) 来确定应用程序的工作流程时，agent非常有用。但它们通常有点过度设计。问题是：我真的需要工作流程的灵活性才能高效地完成当前任务吗？如果预先设定的工作流程经常无法满足需求，那就意味着您需要更大的灵活性。举个例子：假设您正在开发一个应用程序，用于处理冲浪旅行网站上的客户请求。
你可以预先知道请求将属于 2 个桶中的哪一个（根据用户的选择），并且你为这两种情况分别预定义了工作流程。
想了解一些旅行信息？⇒ 让他们可以使用搜索栏搜索您的知识库；
想联系销售人员？ ⇒ 让他们填写联系表格。
如果确定性工作流程能够满足所有查询需求，那就完全可以自己编写所有代码！这样就能获得一个 100% 可靠的系统，避免因不可预测的 LLM（逻辑逻辑模型）干预工作流程而引入错误。为了保持系统的简洁性和稳健性，建议尽量避免使用任何agent。
但如果工作流程无法提前那么长时间确定呢？
例如，用户想要问： “I can come on Monday, but I forgot my passport so risk being delayed to Wednesday, is it possible to take me and my stuff to surf on Tuesday morning, with a cancellation insurance?” 这个问题取决于许多因素，而且上面预先设定的标准可能都不足以满足这个请求。
如果预先设定的工作流程经常无法满足需求，那就意味着你需要更大的灵活性。
这时，agent机制就能派上用场了。
在上面的例子中，你可以创建一个多步骤agent，它可以访问天气 API 进行天气预报，访问 Google Maps API 计算出行距离，访问员工可用性仪表板，以及访问知识库中的 RAG 系统。
直到最近，计算机程序还局限于预先设定的工作流程，试图通过堆砌 if/else 语句来处理复杂性。它们专注于极其狭窄的任务，例如“计算这些数字的总和”或“找到图中的最短路径”。但实际上，大多数现实生活中的任务，例如我们上面提到的旅行示例，都无法用预先设定的工作流程来处理。智能体系统为程序打开了通往广阔现实世界任务领域的大门！
七、应用领域
AI agents是用途广泛的工具，能够提升各个领域的生产力、效率和智能水平。它们正被越来越多地应用于日常应用和具有重大影响的先进领域。
八、结论
AI agents正在改变我们与技术的交互方式，展现出前所未有的自主性、智能和适应能力。从简单的反射型agent到复杂的学习系统，它们正被应用于各个行业，以解决复杂问题并增强人类能力。然而，构建高效的AI agents也面临诸多挑战，包括伦理问题、数据依赖性和可扩展性问题。
随着人工智能技术的不断发展，人工智能智能体的未来蕴藏着巨大的潜力。通过聚焦通用人工智能、人机协作以及伦理考量，我们可以创造出不仅能高效完成任务，而且符合人类价值观并对社会做出积极贡献的智能体。
AI agents是能够感知、决策和行动以实现目标的自主系统；
核心组件包括传感器、执行器、决策引擎和学习模块；
AI agents被应用于虚拟助手、自动驾驶汽车和医疗保健等领域。
通过了解基本原理并随时掌握最新进展，我们可以利用AI agents的力量来推动创新，创造更美好的未来。
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