什么是AI Agent？-河南龙翼信息技术有限公司

AI Agent究竟是什么？它为什么被称之为人类不断接近AGI的探索之一？作为当下创新浪潮和AI创投领域最火热的赛道，AI Agent频频出现在人们的视野之中，连微软公司创始人比尔·盖茨曾专门撰文表示AI Agent将颠覆软件行业与人机交互方式，那么，AI Agent究竟有什么神奇之处？

AI Agent是什么？

AI Agent

OpenAI将AI Agent定义为以大语言模型（LLM）为大脑驱动，具有自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行复杂任务的系统，一句话解释即——AI Agent，就是具有独立思考和行动能力的AI程序。

AI Agent由记忆、规划、工具使用和行动四个主要模块组成。通过这四个模块的相互关联配合，AI Agent能在更广泛的场景中完成复杂或专业的任务。

AI Agent

记忆：

记忆模块负责存储信息，包括过去的交互、学习到的知识，甚至是临时的任务信息。对于一个智能体来说，有效的记忆机制能够保障它在面对新的或复杂的情况时，调用以往的经验和知识。记忆又分为短期记忆和长期记忆：

1、短期记忆用来实现上下文学习；

2、长期记忆通过利用外部数据库和快速检索，使AI Agent拥有长时间保留和回忆信息的能力。

随着外部数据的不断积累，AI Agent将更加自主和灵活。

规划：

规划模块具有事前规划和事后反思两个阶段。

事前规划阶段：是对未来行动的预测和决策制定。

事后反思阶段：是执行任务过程中，AI Agent会不断自我反思、检查、吸取教训，将总结的经验纳入到记忆库里以此来不断提升和优化自己的能力。

工具使用：

工具使用模块指的是智能体能够利用外部资源或工具来执行任务。

行动：

行动模块是智能体实际执行决定或响应的部分。

AI Agent与大模型

随着大模型在各行各业中广泛应用，基于大模型的AI Agent迎来了快速发展的阶段。可以说，研究AI Agent是人类不断接近AGI的探索之一。那么，AI Agent对大模型有什么影响呢？

AI Agent让大模型变得更聪明

大语言模型在语言和意图的记忆、理解、推理方面具备很强大的能力，可以在任务的规划和决策方面发挥很好的作用。但大语言模型依然存在一些的问题，如产生幻觉，上下文容量限制等。此外，大模型依赖清晰明确的prompt才能很好地发挥作用，智能化能力有限，局限在局部场景和环节，大多用于解决简单、重复、程序化的任务。而AI Agent的出现却颠覆了这一模式，它可以处理复杂的任务，甚至摒弃掉精确的prompt和基于大模型多重复杂的指令。

AI Agent拓宽大模型能力边界

分工交互机制：大模型更多侧重于提升效率、用来解决低附加值、繁琐的业务流程。而Agent通过多模型合作分工机制来复刻专家能力，解决更多的复杂和专业的任务。比如，借助技术手段将专家的知识传输给Agent，让其储备相应的知识和能力。在具体的业务流程中，通过对话提供建议、从而提升工作的质量和效率。比如，帮助HR和猎头寻找合适的人选。

环境感知能力：大模型不具备很强的环境感知能力，对自己的能力边界也没有清晰的认知。Agent能观察和分析自己的不足，并从外部环境中寻找合适的工具来解决问题，并帮助大模型认识自己的能力边界。

个性化记忆：AI Agent通过记忆模块记住用户的偏好和习惯，存储信息越多越了解用户。

Bill Gates最新发表一篇文章明确提出，5年内AI Agent将大行其道，每个用户都将拥有一个专属AI Agent。用户不需要再因为不同的功能需求而使用不同的APP，他只需用日常语言告诉他的Agent想做什么就可以。

主动决策：大模型对时事的了解有限，因而不具备在环境中连续决策的能力。AI Agent可以在不确定和不可预测的环境中工作，并不断学习、发展和适应。

AI Agent拓宽了自动化的范畴

假如你想去某个地方度假，你只需告诉AI Agent你要哪里即可，接下来你唯一要做的事情就是等待出发。请假、订酒店、买机票等旅游清单Agent都帮你完成好，并且它会自主进行逻辑推理和自我提示不断优化和增加旅途规划来助你度过一个好的假期。这就意味着，AI Agent推动人类社会向通用人工智能又迈进了一大步。

在强调低成本、高效率的当下市场环境中，利用AI Agent助力企业数字化转型，实现企业业务流程自动化和管理决策智能化，已成为当前备受关注的大模型应用场景。

目前，面对行业新趋势，龙翼自身也在加速技术创新，不断提升产品的AI能力，在安美AIGC运维大模型场景上持续输出，通过对运维大模型的不断优化，让系统朝着更智能的方向发展，相信，通过我们的努力，安美AI Agent指日可待。

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