前言
AI Agent(人工智能代理 / 智能体)绝对是 2024 上半年一个爆火的话题。从 Google Trends 图中可见一斑。
尤其是在中国区,不得不说是真的卷,直接干到了100,是第二名的近10倍。
老王最近花费了大量的时间进行学习与研究,期间也在智能体开发平台成功搭建了一些有趣的 AI Agent,所以也算是有点发言权了。
为了让大家不要掉队,希望通过本篇文章分享一些心得体会,如果觉得有收获不要忘记转发给身边的人。
AI Agent 的定义
AI Agent,在人工智能领域,通常用来指代「感知、理解、决策和执行于一体」的智能系统或智能应用。
进行指挥和决策的「大脑」可以由各类 LLM(大语言模型)充当,基于 LLM,计算机程序能够独立思考、调用工具来逐步完成给定目标。
现在大家普遍混淆的概念集中于 AI Agent 和 LLM、RAG 等,以及他们之间的关系。接下来就一起再回顾下这些概念,以便更好理解。
1. LLM
LLM「Large Language Model」,即大型语言模型。这类模型是利用深度学习技术,特别是变换器(Transformer)架构,训练出的能够理解和生成自然语言文本的人工智能系统。
它们通常需要大量的数据来训练,以学习语言的模式和结构,从而能够执行诸如文本翻译、摘要、问答、文本生成等多种语言处理任务,例如我们常接触的 ChatGPT、Kimi、文心一言、通义千问等等。
上面提到模型是提前训练好的,所以时效性不强,最新的消息他都无法回答;加上用于训练的内容一般来源于公开的标准化知识,所以无法个性化定制回答。
为了解决上述问题,需要把外部的知识提供给模型,这时候就需要用到 RAG 技术。
2. RAG
RAG「Retrieval-Augmented Generation(检索增强生成)」,是一种结合了检索和生成技术的模型,它通过引用外部知识库的信息来生成答案或内容。RAG 的优势在于其通用性强、可实现即时的知识更新,以及通过端到端评估方法提供更高效和精准的信息服务。
其工作原理包括三个关键部分:检索、利用和生成。在检索阶段,系统会从文档集合中检索相关信息;在利用阶段,系统会利用这些检索到的信息来填充文本或回答问题;最后在生成阶段,系统会根据检索到的知识来生成最终的文本内容。
3. AI Agent 与 LLM、RAG
AI Agent 利用「规划」可将问题进行拆解,形成一个一个的小问题,并定义好这些小问题之间的逻辑关系。然后按照顺序,调用 LLM 、RAG 等外部「工具和记忆」,来解决每一个小问题,直至解决最初的问题,完成一整个「行动」。
AI Agent的架构
作为一个完整的智能体,不光需要「大脑」,还需要如「神经感官系统」以及「四肢」的参与,此时就得涉及到 AI Agent 的架构。
AI Agent = AI 大模型(LLM)+ Planning(规划)+ Momory(记忆)+ Tools(工具)+ Action(行动),接下来逐一解释。
1. Planning(规划)
类比人类,我们如何「规划」一个任务:
1. 首先会把任务分析、拆解成多个子任务;
2. 接着寻找高效的工具帮助完成每个子任务;
3. 过程中持续进行反思,以持续完善;
4. 判断任务是否达到终止条件。
在大模型中,可以通过 Prompt 中运用 CoT 等推理模式,对任务进行拆解,一步步思考和解决,从而使输出的结果更加准确。
2. Momory(记忆)
智能体分为了两种记忆机制:
短期记忆,即单次对话中的上下文。会被短暂储存,以用于后续对话,重新开启对话框就不会存在。
长期记忆,即用户的特征信息、业务信息。通常会记录在向量数据库中进行长期存储,以便于快速检索。
3. Tools(工具)
「工具」便充当从周边环境获取信息,或者把处理结果具体落实下去。比如通过特定系统的 API,获取到指定数据,以及系统的某些操作权限。
比如图中这些例子,可以看到必应搜索、链接读取等是拓展了信息输入的渠道;而飞书云文档、表格等就是增强了处理结果的输出能力。
4. Action(行动)
智能体基于上述提到的点来与外部世界进行互动,抽象简化就是提供一个输入(Input)来产生输出(Output)。
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