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本系列教程主要是为了探索 AI Agent 的设计原理与真实世界应用
随着大语言模型（LLMs）的出现，人工智能取得了巨大飞跃。这些强大的系统彻底改变了自然语言处理，但当它们与智能体（即自主推理、规划和行动的能力）相结合时，其真正潜力才得以释放。这就是大语言模型智能体发挥作用的地方，它代表了我们与人工智能交互和利用方式的范式转变。
图片来源：letta
本文旨在全面概述 AI Agent，深入探讨其特征、组件和类型，同时探索其演进历程、挑战和未来发展方向。
让我们首先理解从 LLM 到 AI Agent 的演进过程。
1.从 LLM 到 AI Agent
LLM应用形态的演进是现代应用发展最快的领域之一。
图片来源：mongodb
1.1 传统聊天机器人到 LLM 驱动聊天机器人
聊天机器人并非新生事物，在生成式 AI（gen AI）概念出现前，你可能就与网站上的传统聊天机器人互动过。前 gen AI 时代的传统聊天机器人与当今 AI 驱动的对话 Agent 有本质区别：
基于启发式的响应：
- 传统聊天机器人运行在规则逻辑（"if-then"语句）上
- 局限于预定义规则，无法处理复杂或模糊查询
固定回复模板：
- 响应是静态且预定义的
- 通过检测特定关键词或短语触发
- 缺乏灵活性和对话深度
人工转接机制：
- 始终包含"联系人工客服"按钮处理未解决问题
- 复杂问题仍需人工干预
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1.2 LLM 驱动聊天机器人的引入
ChatGPT 的发布： 2022年11月30日，OpenAI 推出基于 GPT-3.5 的ChatGPT，作为首个主流 LLM 应用。ChatGPT 保留了熟悉的聊天界面，但背后是经过海量互联网语料训练的高级LLM技术。
Transformer 架构： GPT（生成式预训练 Transformer ）基于 Google 2017年提出的 Transformer 架构，使用自注意力机制分析输入序列，实现更深层次的上下文理解。
LLM 的能力： 与传统聊天机器人不同，LLM 能生成类人的、上下文相关的新文本。应用场景包括代码生成、内容创作、增强客服等。
局限性：
- 个性化：难以在长对话中保持一致的个性化互动
- 幻觉：可能生成事实错误但逻辑通顺的响应，基于概率而非验证知识输出
应对措施：
- 探索检索增强生成(RAG) 等技术将输出锚定在可靠外部数据
- 这些进步旨在减少错误并提升 LLM 系统的鲁棒性
1.3 从 LLM 聊天机器人到 RAG 聊天机器人和AI Agent
RAG 聊天机器人： 检索增强生成（RAG）将外部数据检索与 LLM 能力结合，生成准确且上下文接地的响应。
知识来源：
- 非参数知识：从互联网或专有数据库获取的实时数据
- 参数知识：LLM 训练中内嵌的知识
优势： 减少幻觉、提供最新信息、确保可验证响应
提示工程： 上下文学习（单样本、少样本）、思维链（CoT）、ReAct 等技术通过引导 LLM 的推理和输出生成提升响应质量
图片来源：mongodb
AI Agents： 从配备工具、多步规划和推理能力的 LLM 演进而来
工具使用： LLM 可通过分析任务并通过结构化模式（如 JSON）分配参数，调用程序化定义的函数或API
环境： AI Agents 在迭代执行环境中运行，支持基于反馈的动态决策和持续适应
Agent 式系统：由自主 Agent 组成的计算架构，能够集成多个系统组件、做出决策并实现目标
Agent 式 RAG：
- 将 LLM 的推理、工具使用和规划能力与语义信息检索结合
- 支持分解任务、执行复杂查询和利用工具解决问题的动态系统
图片来源：mongodb
从 LLM 聊天机器人到 RAG 聊天机器人和 AI Agent的转变，标志着向更智能、自适应和工具集成的系统演进，能够实时解决复杂问题。
2. 什么是 AI Agent？
AI Agent 是通过传感器感知环境、处理信息，并通过执行器作用于环境以实现特定目标的系统。可以将其视为能够观察、思考和行动的数字化实体（类似人类与环境的互动方式，但以编程和有目的的方式实现）。
AI Agent 的概念建立在理性行为的基本理念上： Agent 应采取能最大化实现既定目标可能性的行动。这种理性将 AI Agent 与简单响应程序区分开来。
图片来源：Abhishek Reddy
2.1 AI Agent 的特征
AI Agent具备以下关键特征：
- 自主性：无需人工干预独立决策
- 反应与主动行为：响应环境变化并采取主动措施实现目标
- 适应性：通过处理新信息和经验学习进化
- 目标导向：致力于实现预定义目标或优化结果
- 交互性：与其他 Agent 或人类沟通协作
- 持续性：持续运行，监控和响应动态环境
- AI Agent 的核心组件
AI Agent 的核心由以下组件构成：
1. 感知(Preception)
2. 推理(Reasoning)
3. 行动(Action)
4. 知识库(Knowledge Base)
5. 学习(Learning)
6. 通信接口(Communication Interface)
3.1 感知（传感器）
使 Agent 能感知环境。可以是物理传感器（摄像头、麦克风）或数字输入（数据流、用户交互）。
3.2 推理（处理器）
Agent 的"大脑"，处理传感器信息并确定适当行动。该组件实现 Agent的决策算法并维护必要内部状态。
AI Agent 使用各种决策机制，如基于规则的系统、专家系统和神经网络，以做出明智选择并有效执行任务。
3.3 行动（执行器）
Agent 影响环境的手段。可以是物理的（机械臂、扬声器）或数字的（数据库更新、显示输出）。
3.4 知识库
Agent 用于决策的信息存储库，包括预编程知识和学习获得的信息。
3.5 学习
使 Agent 能通过数据和经验学习随时间提升性能。使用强化学习、监督学习和无监督学习等技术持续改进 AI Agent 表现。
3.6 通信接口
允许 Agent 与其他 Agent、系统或人类交互。
Agent in Large Environment | 图片来源：Tim Cvetko
下文将详细说明 Agent 工作原理时逐一解析各组件。
4. AI Agent 如何与环境交互
交互周期通常称为"感知-规划-行动"循环或"感知-行动"循环。以自动驾驶汽车为例解析各阶段：
4.1 感知阶段
可视作 Agent 的"传感"阶段：
传感器 → 处理 → 状态更新
- Agent 通过传感器接收输入
- 信息被处理和解释
- 根据新信息更新当前状态
4.2 决策阶段
Agent的"思考"阶段：
当前状态 + 目标 → 评估选项 → 选择最佳行动
- 评估可能行动
- 考虑目标和约束
- 根据可用信息选择最优行动
4.3 行动阶段
Agent 的"执行"阶段：
执行行动 → 观察变化 → 开始新循环
- 通过执行器执行选定行动
- 环境因此发生变化
- Agent 通过传感器观察结果，开始新循环
该循环持续重复，通常每秒多次。其强大之处在于：
1. 适应性： 若发生意外， Agent 能在下次感知阶段检测并调整行动
2. 学习机会： Agent 可比较预测结果与实际结果以改进未来决策
3. 目标导向行为： 每个循环都推动 Agent 向目标迈进，同时遵守约束(螺旋式上升)
通过恒温器类比，编程层面比较三个复杂度级别：
- 简单程序
11# 简单程序 2 32if temperature > desired_temperature: 4 53 turn_on_cooling() 6
- 仅遵循固定规则
- 不考虑后果
- 无学习或适应
2. 响应式程序
11# 响应式程序 2 32if temperature > desired_temperature: 4 53 if time_of_day == "peak_hours": 6 74 turn_on_cooling_eco_mode() 8 95 else: 10 116 turn_on_cooling_normal() 12
- 更复杂规则
- 一定上下文感知
- 仍无真正智能
3. AI Agent
11class SmartThermostat: 2 32 def perceive(self): 4 53 current_temp = get_temperature() 6 74 time = get_time() 8 95 electricity_price = get_current_price() 10 116 weather_forecast = get_forecast() 12 137 user_preferences = get_preferences() 14 158 return Environment(current_temp, time, electricity_price, 16 179 weather_forecast, user_preferences) 18 1910 20 2111 def think(self, environment): 22 2312 possible_actions = [ 24 2513 NoAction(), 26 2714 CoolNormal(), 28 2915 CoolEco(), 30 3116 PreCool(), 32 3317 WaitForOffPeak() 34 3518 ] 36 3719 38 3920 # 评估每个行动的预期结果 40 4121 best_action = None 42 4322 best_utility = float('-inf') 44 4523 46 4724 for action in possible_actions: 48 4925 predicted_state = predict_future_state(environment, action) 50 5126 utility = calculate_utility(predicted_state) 52 5327 54 5528 if utility > best_utility: 56 5729 best_action = action 58 5930 best_utility = utility 60 6131 62 6332 return best_action 64 6533 66 6734 def act(self, action): 68 6935 action.execute() 70 7136 monitor_results() 72 7337 update_learning_model() 74
- 考虑多因素
- 预测结果
- 从经验中学习
- 优化长期目标
- 平衡竞争目标
该循环适用于所有 AI Agent：
- 聊天机器人感知文本输入，决定响应并生成文本
- 交易机器人感知市场数据，决定交易策略并下单
- 扫地机器人感知房间布局和灰尘，决定清洁路径并启动清洁机制
5. AI Agent 如何运作？
假设你的智能冰箱不仅能在牛奶喝完时自动补货，还能根据你的浏览记录建议改用杏仁奶。这究竟是贴心服务还是令人不安？由你判断！
这正是 AI Agent 的典型应用。
AI Agent 能理解人类语言（借助 LLM）、推理信息、规划行动并自主执行任务。它们解决复杂问题，远超越简单自动化工具。与基础脚本不同，AI Agent 集成到软件系统中，实现与环境的复杂交互。
AI Agent 与简单自动化的区别？
区别源于两大核心能力：
- 工具使用
- 规划能力
你已见过 ChatGPT 在基础数学题上出错，因为它仅基于训练数据响应。同理，若要求你计算85乘65，作为人类，你可以直接作答（若已知答案）或使用计算器工具，对吗？
AI Agent 同理，赋予其工具访问权限。
第二要素是规划。
同一数学计算，只有知晓乘法或知道向计算器传递参数（85、65及乘法运算）才能解题。这正是规划与推理的作用。
以下是查询 AI Agent 时的流程：
5.1 编排层（控制中心）
假设创建会议安排 AI Agent，查询："我想为所有学生举办网络研讨会"。
该查询将触发 AI Agent。
编排层 | 图片来源：Himanshu Ramchandani
查询可以是文本、音频、视频或图像。（已知无论数据类型如何，最终都会转换为机器可处理的数值）
查询由编排层（即 Agent 控制中心）处理。
编排层四大功能：
- 记忆：维护整个交互过程的记忆
- 状态：存储当前进程状态
- 推理：指导 Agent 的推理过程
- 规划：确定步骤及下一步行动
图片来源：lyzr
编排层将与模型（LLM）交互。
5.2 模型（大脑）
模型是整个 Agent 的中央决策者，通常是大型语言模型等AI模型。
AI Agent中的模型 | 图片来源：Himanshu Ramchandani
为理解查询、制定计划和确定下一步行动，模型使用推理和逻辑框架如：
- ReAct(Reasion+Act): （推理+行动）确保审慎行动
- 思维链: 通过中间步骤推理
- 思维树: 探索多路径寻找最优解
模型决定采取的行动，并通过特定工具执行。
5.3 工具（双手）
通过工具， Agent 能与外部世界交互，如计算器、API、网络搜索、外部数据库等。
图片来源：Himanshu Ramchandani
工具使 Agent 能执行超越模型能力的行动、获取实时信息或完成现实任务。
6. ✅ 何时使用 Agent / ⛔ 何时避免使用
当需要 LLM 决定应用工作流时， Agent 很有用。但通常存在过度使用。核心问题是：是否真需要工作流灵活性来高效解决当前任务？若预定义工作流频繁失效，则需更高灵活性。以冲浪旅行网站客服应用为例：
已知请求属于两个预定义类别（基于用户选择），且每个类别有预定义工作流：
- 需要旅行知识 ⇒ 提供知识库搜索栏
- 联系销售 ⇒ 填写联系表单
若确定性工作流适配所有查询，直接编码即可！这将提供 100% 可靠系统，避免不可预测 LLM 介入导致错误。为简化和稳健性，建议规范化避免使用 Agent 行为。
但若工作流无法预先确定？
例如用户查询："我周一能来，但忘带护照可能延迟到周三，能否周二早上接我和装备冲浪，并提供取消保险？"该问题涉及多因素，上述预定义标准均不适用。
若预定义工作流频繁失效，则需更高灵活性。这正是 Agent 式设置的用武之地。
此例中，可构建多步 Agent，配备天气 API 获取预报、Google Maps API 计算行程、员工可用性看板和知识库 RAG 系统。
传统计算机程序受限于预定义工作流，通过堆叠 if/else 开关处理复杂性，专注于极窄任务（如"计算数字总和"或"寻找图最短路径"）。但现实任务（如上述旅行案例）往往不适用预定义工作流。 Agent 式系统为程序开启了现实任务处理的广阔天地！
7. 应用领域
AI Agent 是多功能工具，提升各领域生产力、效率和智能化水平，正日益应用于日常应用和高影响领域。
图片来源：lyzr
8. 结论
AI Agent 正改变技术交互方式，提供前所未有的自主性、智能和适应性。从简单反射 Agent 到复杂学习系统，它们正被跨行业应用以解决复杂问题和增强人类能力。但构建有效 AI Agent 面临伦理关切、数据依赖和可扩展性等挑战。
随着 AI 技术持续演进，AI Agent 未来潜力巨大。通过关注通用 AI、人机协作和伦理考量，我们可创建不仅高效执行任务，且符合人类价值观并为社会积极贡献的 Agent。
- AI Agent 是能感知、决策和行动以实现目标的自主系统
- 核心组件包括传感器、执行器、决策引擎和学习模块
- 应用于虚拟助手、自动驾驶和医疗等领域
通过理解基础原理并关注进展，我们能利用 AI Agent 推动创新，创造更美好未来。
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