写给小白的大模型应用指南：AI Agent 智能体篇

RAG（检索增强生成）和 Agent（智能体）在大模型应用领域无疑是备受推崇和寄予厚望的两大主流形态。本文使用浅显易懂的语言，帮助您迅速了解 AI Agent 智能体。

尽管许多人是在大模型流行之后才开始了解 AI Agent 智能体，但这一概念并非全新（RAG 同样如此）。AI Agent 智能体之所以受到关注，是因为大模型为其带来了前所未有的潜力和突破。因此，本文中所提到的 AI Agent 智能体，是指基于大模型构建的具有自主性的 AI 实体。

1、为什么需要 AI Agent 智能体？

大模型的能力确实令人印象深刻，基本已经消除了幻觉问题，它们能够创作内容、解答疑问，甚至辅助编程工作。但为什么我们还需要 AI Agent 智能体呢？

简而言之，大模型就像是一个“超级大脑”，拥有广博的知识和强大的能力，但其局限性在于“只能提供答案，不能采取行动”。你可以让它撰写文章、解答问题，但如果你希望它主动执行一系列复杂的任务，单靠大模型本身是不够的。例如，你可以向大模型提问：

“如何调研并获取竞争对手产品的信息？”

甚至可以利用 RAG 技术让它回答：

“概括我们公司最新某某产品的特性。”

然而，如果你要求大模型帮你完成以下任务：

“比较 A 公司的产品与我们的产品的不同之处，并将结果发送到我的邮箱。”

这时，大模型就会显得力不从心。这是因为它虽然拥有一个聪明的“大脑”，却没有“四肢”和“工具”，无法自主完成任务。因此，AI 需要这样的进化：

这就是为什么我们需要 AI Agent 智能体—因为我们需要的 AI 不仅仅是被动地回答问题，更需要能够主动地解决问题。

2、什么是 AI Agent 智能体？

因此，AI Agent 智能体是一种系统，它能够利用大模型来自主规划任务、做出决策并执行操作。其核心理念是让 AI 不仅能够回答问题，还能够像人类一样主动执行一系列相互关联的任务；它不仅拥有一个智慧的“大脑”，还具备灵活的“四肢”，并且在需要时能够运用“工具”。

如果将大模型比作一位博学多识的学者，那么 AI Agent 智能体就如同一位“能干的总管”。这位总管会根据你的指示，将任务分解成多个步骤，并主动寻找资源或工具来完成。以以下任务为例：

“比较 A 公司的产品与我们的产品的差异，并将结果发送到我的邮箱。”

AI Agent 智能体会这样操作：

首先，通过互联网搜索获取 A 公司产品的信息（使用网络搜索工具）

接着，从企业的知识库中检索我们公司的相关信息（使用本地查询工具）

然后，生成一份对比报告（由大模型完成）

最后，将报告通过电子邮件发送到指定的邮箱（使用邮件发送工具）

由此可见，基于大模型的 AI Agent 智能体，是将强大的语言处理能力和一套能够主动行动的机制相结合，使其不仅能够“理解”和“思考”，还能够“行动”。

因此，AI Agent 智能体与大模型之间的区别可以概括为：

大模型仅是一个“大脑”，而智能体是一个完整的“个体”
大模型会告诉你如何操作，而 AI Agent 智能体会亲自为你执行。
大模型本身不具备使用工具的能力，而 AI Agent 智能体能够使用工具。
大模型通常不具备记忆功能，而 AI Agent 智能体则拥有记忆能力。
AI Agent 智能体借助大模型来实现理解和规划的能力。

3、AI Agen 智能体的架构设计*

广受认可的 AI Agent 智能体架构，由 OpenAI 公司的科学家翁荔进行了如下概括：

这一架构可以简述为：

AI Agent 智能体 = 大模型 + 记忆 + 规划能力 + 工具应用

大模型：作为 AI Agent 智能体的“大脑”，提供基础的语言理解、逻辑推理和内容生成能力。

任务规划：利用大模型对复杂任务进行拆解、制定计划并调度执行，同时监控子任务的执行状况和反馈，以便及时对任务进行优化。

工具应用：与各类外部工具（比如：API、数据库、物理设备等）互动，以扩展 AI Agent 智能体的功能并完成任务，这相当于 AI Agent 智能体的“四肢”。

记忆：充当 AI Agent 智能体的“存储系统”，用于保存短期记忆（比如：任务过程中的多次人机交互）和长期记忆（比如：用户的任务记录、个人资料、偏好等）。

此外，AI Agent 智能体通常还需要提供一个用户友好的界面，使得用户能够轻松地向 AI Agent 智能体发出指令或查看执行结果。这个界面可以是文本输入、语音输入的视觉界面，或者是供外部访问的 API 接口。

4、AI Agent 智能体的基本工作原理

AI Agent 智能体的工作机制可以概括为以下几个主要步骤：

理解输入：用户提出一项任务（比如：要求发送一份产品对比报告），AI Agent 智能体首先利用大模型对用户的 Prompt 进行解读和分析，以明确任务的目标和限制条件。

规划任务：基于对目标的解读，AI Agent 智能体将规划出完成任务所需的步骤，并决定执行哪些动作。这可能包括将目标细分为多个子任务，确定任务的优先级和执行顺序（比如：收集竞争对手的信息、检索公司产品详情、制作对比报告、发送电子邮件等）。

执行任务并收集反馈：AI Agent 智能体通过大模型或外部工具执行每个子任务（比如：使用搜索引擎、查询数据库、制作对比分析、利用邮件服务发送邮件）。在此过程中，AI Agent 智能体将监控子任务的结果，及时解决问题，并在必要时对任务进行修正（比如：如果任务执行中出现错误，可能需要多次尝试和调整）。

完成任务并交付成果：AI Agent 智能体将汇总任务结果并输出（比如：生成对比报告和邮件发送确认）。

当然，这仅是 AI Agent 智能体的基本处理流程。在实际应用中，根据不同的环境和需求，AI Agent 智能体可能采用高度定制化和复杂的工作流程。

5、AI Agent 智能体面临挑战

尽管大模型的迅速崛起和迅猛发展为 AI Agent 智能体领域带来了新的机遇，但我们也应认识到，目前 AI Agent 智能体仍处于技术积累和试验阶段。虽然许多大模型生产商已经推出了 AI Agent 智能体平台甚至商店，它们的应用主要集中在个人助理、娱乐、写作等领域，这些领域对可靠性和确定性的要求相对较低。而在真正涉及生产力的场景中，智能体仍面临诸多挑战。以下是一些主要问题：

AI Agent 智能体将大模型作为关键组成部分，用于理解用户需求、规划任务、生成响应并执行操作。然而，在那些对准确性、可预测性和可追溯性有极高要求的环境中，大模型的不确定性可能会引发一些潜在问题。

错误的任务规划：LLM 可能误解用户的意图或语义，导致错误的规划和结果。
错误的工具调用：如果 LLM 产生了错误的工具调用逻辑，可能会导致任务执行失败。
生成错误的建议：在医疗、法律、金融等需要高度精确的领域，不确定性可能导致严重后果。
安全与伦理问题：LLM 可能会基于不完整的上下文生成潜在风险或违反伦理的建议。
稳定性和可重复性：在工业应用中，系统行为需要具有可重复性和稳定性，但LLM 由于其概率性生成特性，可能在相同条件下产生不同的输出。

在模型生产商、开发工具提供商和应用开发商的共同努力下，这些问题正在逐步得到解决和优化。

6、AI Agent 智能体未来发展趋势

尽管 AI Agent 智能体仍处于发展的初级阶段，但其未来的发展前景广阔。以下是对其发展趋势的简要预测：

增强的自主性和智能化

随着技术的不断进步，AI智能体将具备更加强大的人类意图理解、逻辑推理和复杂任务处理能力，能够在更多情况下自主做出决策，执行多样化的任务。

行业定制化和深度整合

越来越多的领域和行业将开发定制化的AI智能体，例如IT领域的编程助手、医疗行业的诊断辅助、智能家居的家庭管理助手、以及智能实体机器人等。

更高的个性化和人性化

AI智能体将展现出更强的个性化特征，能够通过与用户的长期互动学习用户的习惯、个人信息和兴趣偏好，从而提供更加贴心的服务。

持续的学习和适应能力

AI智能体将拥有持续学习的能力，能够根据环境的变化和新数据的出现进行自我调整和优化，不断提高智能水平。

伦理和法规问题的关注增加

随着 AI Agent 智能体的广泛应用，对隐私、安全和伦理的关切将推动相关法规和标准的建立，确保人工智能技术的负责任发展。

AI Agent 智能体的出现，为 AI 技术增添了主动行动的能力，使其从“被动回答问题”转变为“主动完成任务”。在个人生活、企业运营和科学研究等多个领域，AI Agent 智能体正在逐步展现其潜力。可以预见，随着技术的持续发展，AI Aent 智能体将成为我们工作和生活中不可或缺的伙伴。

零基础如何学习AI大模型

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为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。