什么是AI Agent，以及怎么實(shí)現(xiàn)AI Agent? 原創(chuàng)
最近發(fā)現(xiàn)有些人還不了解什么是AI Agent，或者是看了Agent的概念，但還是不知道什么是AI Agent，今天我們就來(lái)詳細(xì)介紹一下什么是AI Agent。
什么是AI Agent？
這篇關(guān)于Agent的文章，即是對(duì)AI Agent的介紹，也是為了記錄自己對(duì)AI Agent的理解。
網(wǎng)上的介紹說(shuō)，AI Agent中文翻譯叫智能體，是一種能夠感知環(huán)境，進(jìn)行決策和執(zhí)行動(dòng)作的智能實(shí)體。
看了以上的定義，可能很多人還是覺(jué)得一頭霧水，這都是什么玩意，能不能說(shuō)點(diǎn)人能看懂的東西。
那下面我們就用大白話介紹AI Agent，大家都說(shuō)大模型的功能很強(qiáng)大，能回答問(wèn)題，繪畫等等；但如果你想讓大模型去工地搬磚怎么辦？它又沒(méi)手沒(méi)腳，而且也不知道該往哪搬啊。
難道因?yàn)檫@個(gè)原因，就不讓大模型去工地搬磚了嗎？這顯然是不可能的，發(fā)展科技的目的就是為了人類服務(wù)的；所以就需要一種讓大模型能夠搬磚的方法。當(dāng)然，類似的還有讓大模型去幫忙處理工作，去控制生產(chǎn)等等。
所以，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)所謂的AI Agent就是一種讓大模型能夠與現(xiàn)實(shí)世界接觸的方法，讓大模型能夠去替代人類處理一些工作與問(wèn)題，這就是AI Agent。
那么，說(shuō)起來(lái)簡(jiǎn)單Agent就是讓大模型去干活；但回到技術(shù)上來(lái)看，大模型沒(méi)有手腳，你想讓它干活它就能干活了？這顯然是不可能的，因此就需要一種方式——函數(shù)調(diào)用。
因?yàn)槟壳笆切畔r(shí)代，各種企業(yè)生產(chǎn)都開(kāi)始慢慢接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中；在以前干活時(shí)需要員工在流水線上操作，而現(xiàn)在只需要讓員工點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)即可。
而這一切都是通過(guò)API的方式進(jìn)行的，因此只需要給大模型設(shè)計(jì)一個(gè)能夠使用API的功能，就可以讓大模型去干這些事情，而這就是函數(shù)調(diào)用；函數(shù)調(diào)用是實(shí)現(xiàn)AI Agent的基礎(chǔ)之一。
ok有了函數(shù)調(diào)用也就意味著大模型有了現(xiàn)實(shí)中的手和腳，但我們知道大模型目前的能力還有限；它還無(wú)法做到像真正的人類一樣聰明，面對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題它還是無(wú)法處理。因此，雖然大模型有了“手腳”，但它依然什么都干不了，因?yàn)闆](méi)有一個(gè)能夠指揮它的大腦。
因此，就需要一種方式來(lái)提高大模型這個(gè)大腦的邏輯思維能力，在遇到問(wèn)題時(shí)，大模型能夠根據(jù)自己的邏輯思維能力進(jìn)行判斷和處理。
而由此也誕生了一些新的技術(shù)，比如說(shuō)思維鏈(CoT)技術(shù)等；目的就是讓大模型具備任務(wù)分解的能力，把一個(gè)復(fù)雜的工作任務(wù)拆解成多個(gè)簡(jiǎn)單的可行的小任務(wù)；而這就是大模型的推理能力。
還有，目前的大模型沒(méi)有記憶功能，也就是說(shuō)你每次和它說(shuō)話都是全新的， 沒(méi)有上下文，這也是目前大模型的一個(gè)短板；因此你想連續(xù)和它交流就需要有一種解決這個(gè)問(wèn)題的辦法，這個(gè)辦法就是怎么讓大模型具備上下文記憶的能力，比如連續(xù)對(duì)話的能力。
如果沒(méi)有記憶能力，那么AI Agent會(huì)發(fā)生什么事情？
那就會(huì)出現(xiàn)，上一秒大模型讓做的事情，下一秒它自己就忘了；而這就會(huì)導(dǎo)致重大的生產(chǎn)事故。而目前大模型的記憶能力主要是通過(guò)外部存儲(chǔ)庫(kù)實(shí)現(xiàn)的——比如說(shuō)向量數(shù)據(jù)庫(kù)。
而有了以上三個(gè)東西，函數(shù)調(diào)用——大模型現(xiàn)實(shí)中的手腳；邏輯推理能力——大模型任務(wù)分解和規(guī)劃的能力；以及記憶能力——大模型上下文理解和連續(xù)對(duì)話的能力。大模型就可以像真正的人類一樣，去完成各種復(fù)雜的任務(wù)。
最后，還需要一個(gè)東西，那就是行動(dòng)力；在大模型具備這些能力之后，我們就可以通過(guò)對(duì)話或其它方式，讓大模型按照具體的任務(wù)去行動(dòng)；也就是先調(diào)用邏輯推理模型去分析和拆解任務(wù)；然后使用函數(shù)調(diào)用去實(shí)現(xiàn)外部功能的控制；最后使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)報(bào)錯(cuò)連續(xù)對(duì)話。
因此，這才有了AI Agent的一個(gè)經(jīng)典架構(gòu)圖：
即：工具模塊(函數(shù)調(diào)用)，規(guī)劃模塊和記憶模塊；最后大模型通過(guò)這三個(gè)模塊來(lái)處理現(xiàn)實(shí)中的任務(wù)。
而具體這幾個(gè)模塊之間，怎么實(shí)現(xiàn)，使用了哪些技術(shù)，這就是另一個(gè)話題了。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires
