Agent，中文译为“代理”或“智能体”，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。它们具备自主性、反应性、社交性和适应性等特点，能够根据环境的变化调整自己的行为，以达到预设的目标。Agent开发实习生通常参与以下工作：
- 调研和复现主流Agent框架，参与自研Agent框架的开发，搭建包括Planning（规划）、Memory（记忆）、Tools（工具）、Action（行动）等模块。
- 将感知规划大模型、语音交互、机器人操作、运动控制等算法模块集成到Agent中，并部署到相应的硬件上，如人形机器人的AI芯片，以完成特定任务，如家庭服务、工业自动化作业等。
- 配合团队完成其他类型的Agent研发，如Brain Agent，基于强化学习与运筹决策优化策略，将Agent框架从静态到自适应到自组织的演变进行落地。同时，跟踪Multi-Agent最新前沿进展，提出创新观点及解决方案，并可能参与发表相关学术论文。
Agent的学习及学习路线
要学习Agent开发，可以按照以下路线进行：
一、基础准备阶段
- 编程基础：学习Python编程语言，熟悉基本的编程概念和语法。
- 数据结构与算法：掌握常见数据结构和算法，如链表、栈、队列、二叉树、图、排序算法、搜索算法等。
- 机器学习基础：学习机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
二、Agent基础知识学习阶段
- Agent智能体项目概述：了解Agent的基本概念、分类、特点和工作原理。
- Agent智能体项目架构设计：学习Agent的架构设计，深入理解规划、记忆、工具和行动等模块的作用和实现方式。
- Agent智能体项目开发框架：学习使用Python的Flask或Django等框架搭建Agent的Web应用。
三、实战项目阶段
- 简单Agent应用实现：使用Python和Flask框架搭建一个简单的Agent应用，实现简单的任务规划、执行和反馈。
- 功能丰富的Agent应用实现：通过接入外部API和数据源，实现一个功能更丰富的Agent应用，如智能客服、自动报告生成等。
四、进阶知识学习阶段
- 大模型应用：学习如何使用GPT-4等大模型技术，提升Agent的智能水平。
- 检索增强生成（RAG）技术：学习如何将RAG技术应用于Agent项目，增强Agent的知识获取和处理能力。
- 向量数据库：学习如何使用向量数据库存储和管理Agent的数据，提升检索效率和准确性。
五、综合实践项目阶段
- 功能强大的Agent应用实现：使用大模型、RAG技术和向量数据库，实现一个功能更强大、更智能的Agent应用。
- 企业级Agent项目实战：通过参与企业级Agent项目实战，从需求分析、架构设计到项目开发和测试，全面提升自己的项目实战能力。
六、优化与扩展阶段
- 性能优化：学习如何对Agent应用进行性能优化，提升应用的响应速度和稳定性。
- 扩展与升级：学习如何对Agent应用进行扩展和升级，如增加新的功能模块、改进用户体验等。