什么是AI Agent，以及怎么實現AI Agent? 原創
最近發現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，今天我們就來詳細介紹一下什么是AI Agent。
什么是AI Agent？
這篇關于Agent的文章，即是對AI Agent的介紹，也是為了記錄自己對AI Agent的理解。
網上的介紹說，AI Agent中文翻譯叫智能體，是一種能夠感知環境，進行決策和執行動作的智能實體。
看了以上的定義，可能很多人還是覺得一頭霧水，這都是什么玩意，能不能說點人能看懂的東西。
那下面我們就用大白話介紹AI Agent，大家都說大模型的功能很強大，能回答問題，繪畫等等；但如果你想讓大模型去工地搬磚怎么辦？它又沒手沒腳，而且也不知道該往哪搬啊。
難道因為這個原因，就不讓大模型去工地搬磚了嗎？這顯然是不可能的，發展科技的目的就是為了人類服務的；所以就需要一種讓大模型能夠搬磚的方法。當然，類似的還有讓大模型去幫忙處理工作，去控制生產等等。
所以，簡單來說所謂的AI Agent就是一種讓大模型能夠與現實世界接觸的方法，讓大模型能夠去替代人類處理一些工作與問題，這就是AI Agent。
那么，說起來簡單Agent就是讓大模型去干活；但回到技術上來看，大模型沒有手腳，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——函數調用。
因為目前是信息時代，各種企業生產都開始慢慢接入工業互聯網中；在以前干活時需要員工在流水線上操作，而現在只需要讓員工點點鼠標即可。
而這一切都是通過API的方式進行的，因此只需要給大模型設計一個能夠使用API的功能，就可以讓大模型去干這些事情，而這就是函數調用；函數調用是實現AI Agent的基礎之一。
ok有了函數調用也就意味著大模型有了現實中的手和腳，但我們知道大模型目前的能力還有限；它還無法做到像真正的人類一樣聰明，面對復雜的問題它還是無法處理。因此，雖然大模型有了“手腳”，但它依然什么都干不了，因為沒有一個能夠指揮它的大腦。
因此，就需要一種方式來提高大模型這個大腦的邏輯思維能力，在遇到問題時，大模型能夠根據自己的邏輯思維能力進行判斷和處理。
而由此也誕生了一些新的技術，比如說思維鏈(CoT)技術等；目的就是讓大模型具備任務分解的能力，把一個復雜的工作任務拆解成多個簡單的可行的小任務；而這就是大模型的推理能力。
還有，目前的大模型沒有記憶功能，也就是說你每次和它說話都是全新的， 沒有上下文，這也是目前大模型的一個短板；因此你想連續和它交流就需要有一種解決這個問題的辦法，這個辦法就是怎么讓大模型具備上下文記憶的能力，比如連續對話的能力。
如果沒有記憶能力，那么AI Agent會發生什么事情？
那就會出現，上一秒大模型讓做的事情，下一秒它自己就忘了；而這就會導致重大的生產事故。而目前大模型的記憶能力主要是通過外部存儲庫實現的——比如說向量數據庫。
而有了以上三個東西，函數調用——大模型現實中的手腳；邏輯推理能力——大模型任務分解和規劃的能力；以及記憶能力——大模型上下文理解和連續對話的能力。大模型就可以像真正的人類一樣，去完成各種復雜的任務。
最后，還需要一個東西，那就是行動力；在大模型具備這些能力之后，我們就可以通過對話或其它方式，讓大模型按照具體的任務去行動；也就是先調用邏輯推理模型去分析和拆解任務；然后使用函數調用去實現外部功能的控制；最后使用向量數據庫報錯連續對話。
因此，這才有了AI Agent的一個經典架構圖：
即：工具模塊(函數調用)，規劃模塊和記憶模塊；最后大模型通過這三個模塊來處理現實中的任務。
而具體這幾個模塊之間，怎么實現，使用了哪些技術，這就是另一個話題了。
本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
