一文读懂智能体（Agent）
作者： Ai日记哇 来源： Ai日记哇
####一、为什么需要智能体
🚀 目前，LLM（大型语言模型）技术正飞速发展，它仿佛拥有无尽的知识与智慧。然而，🤔 在追求精确答案、实时反馈和应对复杂人类需求时，LLM仍面临挑战。这些问题限制了AI应用的广泛落地。
💡 但随着AI Agent（AI智能体）的崛起，结合LLM的潜力，我们有望看到AI应用的不断优化与改进。AI Agent的广泛功能和主动决策能力，使其能够独立思考、执行任务，并与环境交互。🌟
💡 那么，LLM与AI Agent有何不同呢？🤔
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🗣️ LLM与人类交互基于Prompt提示词，提示词的设计直接影响对话质量。因此，人类需要不断尝试和优化，以提高对话的精确度和满意度。🔧 目前，基于LLM的应用作为工具，提高了人类日常生活和工作的效率，但更多依赖于人类的主动请求和LLM的被动执行。
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🤖 AI Agent则更加自主和全面。在给定目标后，它能够独立思考、拆解任务，并根据环境反馈和自主思考，为LLM创建合适的Prompt输入，以实现问答目标。🎯 整个过程无需人类参与，AI Agent就能独立完成任务。
####二、什么是智能体
AI Agent，这位能够感知环境、自主决策并行动的人工智能体，正逐步展现其超凡的能力。🤖 随着大模型（LLM）的快速发展，AI Agent正利用LLM的力量，迈向通用问题的自动化解决。🔮 目前，我们所说的AI Agent，大多是以LLM为基础的智能体。
📜 AI Agent的演化经历了几个重要阶段：
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🔠 Symbolic Agents 🔠 在AI研究的早期，符号AI成为主流。它使用逻辑规则和符号表示来封装知识并进行推理。这个阶段主要解决了转换问题和表示/推理问题。🧩
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🌀 Reactive Agents 🌀 Reactive Agent更注重与环境的实时交互，强调快速响应。它不再依赖复杂的符号推理，而是直接与环境对话。🌀
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🎯 RL-Based Agents 🎯 进入RL-Based阶段，Agent开始从与环境的互动中学习，以最大化特定任务的累积奖励。这使得Agent能够在未知环境中自主学习和执行行动，无需人工干预。🎲
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💡 Agents with Transfer Learning and Meta Learning 💡 通过引入迁移学习，Agent能够共享和迁移知识，提高性能和泛化能力。元学习的加入使Agent能够基于少量样本迅速推断出新任务的最优策略。🧠
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📚 LLM-Based Agents 📚 LLM-Based Agent以LLM为核心，通过多模态感知和工具利用等策略，扩展其感知和行动空间。它具备推理和规划能力，能够与环境互动，从反馈中学习，并不断优化策略。此外，LLM-Based Agent具有更广泛的应用场景。🚀
三、LLM-Based Agent 基本框架
LLM-Based Agent 的概念框架主要由三个核心组件构成，它们协同工作，形成一个自动化的学习和决策循环。
- 🧠 Brain（大脑）
1. Brain 是 LLM-Based Agent 的核心组件，由强大的大型语言模型（LLM）驱动。
2. 它具备多种关键能力，包括存储知识和记忆、信息处理与决策、推理与规划。
3. 这些能力使得 Agent 能够处理复杂的任务，并做出明智的决策。
- 👁️ Perception（感知）
1. Perception 组件负责扩展 Agent 的感知空间，不再局限于单一的语言文字领域。
2. 它支持多模态感知，包括语言、视觉、听觉等，使 Agent 能够从更广泛的环境输入中获取信息。
3. 这种多模态感知能力为 Agent 提供了更丰富的上下文和更准确的环境理解。
- 🤖 Action（行动）
1. Action 组件负责执行 Agent 与环境交互的任务。
2. 它从 Brain 模块接收行动序列（Action Sequence），并根据这些序列执行相应的操作。
3. 通过执行 Action，Agent 能够对环境产生影响，并获取环境的反馈，从而不断优化其策略。
🔄 自动化循环
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LLM-Based Agent 通过一个自动化的循环与环境进行持续互动：Environment → Perception → Brain → Action → Environment。
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在这个循环中，Agent 不断感知环境输入，通过 Brain 组件进行信息处理、决策和规划，然后执行相应的 Action。
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Agent 的行动会改变环境状态，并触发新的环境输入，从而形成一个闭环的学习和优化过程。
LLM-Based Agent 的基本概念框架体现了其强大的学习和决策能力，通过 Brain、Perception 和 Action 三个组件的协同工作，Agent 能够不断地从环境中学习，优化策略，并执行更智能的行动。这种自动化的学习和决策循环为 Agent 提供了适应复杂环境和解决复杂任务的能力。
####四、LLM-Based Agent 应用场景
目前，基于大型语言模型（LLM）的智能体（Agent）展现出广泛的应用前景，主要可以归纳为以下三类场景：
- 👤 Single Agent（单智能体）
1. 🎯 任务导向：这类场景主要关注 Agent 独立完成任务的能力，如目标分解、子目标规划以及与环境的交互式探索，直至实现最终目标。
2. 💡 创新导向：在尖端科学等要求高度智能的领域，Agent 的潜力尚未完全挖掘，具有巨大的发展空间。
3. 🌱 生命周期导向：构建能够在开放、未知环境中不断探索、学习新技能并保持长期活跃的智能体，是当前的巨大挑战。
- 👥 Agent-Agent（多智能体）
1. 🤝 合作型互动：多个智能体之间协同工作，共同完成任务。这种互动形式强调智能体之间的合作与协调。
2. 🤺 对抗型互动：智能体之间在对抗中竞争，这种互动形式常见于游戏、模拟等场景，强调智能体的策略性和竞争性。
- 👥 Agent-Human（人机互动智能体）
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💬 情感共鸣：Agent 能够感知和理解人类的情感和情绪，与人类进行情感交流，创造共鸣。
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👫 平等协作：Agent 以与人类平等的身份参与任务执行，共同完成任务。
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📚 Instructor-Executor 范式：人类提供明确指令，Agent 理解和执行这些指令，实现人机协同工作。
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🤝 Equal Partnership 范式：
随着技术的不断进步，基于 LLM 的 Agent 将在更多领域展现出其强大的能力和广泛的应用前景。🚀
####五、AI Agent 社会
AI 智能体社会（AI Agent Society）是一个令人兴奋的概念，它描绘了 LLM-Based Agent 如何在模拟环境中与人类相似地规划目标、做出决策、执行行动，并积极参与社交活动。🎉 在这个社会中，AI Agent 不仅能自主完成任务，还能与人类用户形成协作、共同演化的整体。
🏠 家庭厨房中的协作：想象一下，在厨房内，一个 Agent 负责接收并确认点餐信息，而另一个 Agent 则负责规划菜谱和所需食材，最后两者合作完成烹饪任务。这种高效的协作不仅节省了时间，还确保了服务的准确性和效率。🍲
🎼 音乐会上的协同表演：在音乐会现场，三个 Agent 组成了一个乐队，它们通过精确的配合和协调，为观众带来了精彩的表演。这种智能体之间的协作不仅展示了 AI 的能力，也为艺术创作带来了新的可能性。🎵
🏞️ 户外制作灯笼的讨论：在户外活动中，两个 Agent 正在讨论如何制作灯笼，它们规划了所需的材料，并使用工具来计算成本开销。这种智能体之间的讨论和规划展示了 AI 在解决实际问题时的能力和灵活性。🎈
👥 人类用户的参与：在这个 AI 智能体社会中，人类用户不再是旁观者，而是可以积极参与其中，与 AI Agent 一起协同工作、社交互动。这种人与机器的融合将为我们带来更加丰富多彩的生活体验。👫
总之，AI 智能体社会是一个充满潜力和机遇的新领域，它将为人类和 AI 之间的合作提供新的可能性，并推动社会的进步和发展。🚀
更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123
