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一篇搞清楚什么是Agent LLM到Agent: 从工具到工具的使用者

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1、什么是Agent?
想象一下,你的厨房有一个AI大厨,也就是AI Agent。
●如果只用一个AI大模型,它只告诉你方案——做菜需要什么食材和步骤。
●但是,如果你用的是AI Agent,那它就像一个全能大厨,会根据你的口味和需求挑选食材,自动购买,监控烹饪过程,最后为你做出一道完美的菜肴。. 1point 3acres
学术界和工业界对“Agent”提出了各种定义,基本可以概括为:
●Agent =规划+记忆+工具使用+决策(LLM/LMM)

2.Agent工作原理
●Agent =规划+记忆+工具使用+决策(LLM/LMM). 1point3acres
●其中LLM/LMM扮演了Agent的“大脑”,在这个系统中提供推理、规划等能力

●Agent决策过程:
完整的Agent决策流程分为8个步骤:感知、记忆、规划路径、使用工具、行动、执行、反馈、学习

3.Agent的架构
●Agent的架构构成了其智能行为的核心。这通常包括关键组件如感知、规划、记忆、工具使用和行动等。这些组件共同协作,以实现高效的智能行为。


(1)感知系统        感知系统AI Agent与外部世界交互的第一步。它通过多元化的输入方式,如文本分析、图像识别、声音处理等,来捕捉环境信息。
2)规划系统        规划系统是AI Agent的决策中心。它根据感知到的信息确定如何达到既定目标。这一过程需要AI Agent进行决策制定,将复杂任务分解为可执行的子任务,并制定相应实现复杂任务的策略。
(3)记忆系统        记忆系统是AI Agent的核心组成部分,它允许AI存储和检索信息,支持学习和长期知识积累。这种系统使得AI能够记住过去的经验,并将其应用于未来的决策和行动中。
●感觉记忆是记忆系统的最初阶段,负责临时存储通过感官接收到的信息,通常只持续极短的时间。.
●例如,当用户与AI Agent进行语音交互时,感觉记忆会暂时保存听到的声音信号。
●短期记忆,也称为工作记忆,用于存储当前任务中需要的信息,但这些信息在任务完成后通常不会被保留。
●例如,在处理用户请求时,短期记忆会保存用户输入的指令和相关信息,直到任务完成。.
●长期记忆负责存储需要长期保留的信息,如用户偏好、历史交互等。
●在AI系统中,长期记忆通常存储在外部数据库中,并通过快速检索机制供Agent使用。. From 1point 3acres bbs
●例如,如果一个用户经常在晚上询问天气预报,AI Agent会学习这一偏好,并在相应的时间自动提供天气信息。. ----
(4)工具使用 工具使用是AI Agent利用外部资源或工具来增强其感知、决策和行动能力的过程。通过这种方式,AI Agent可以扩展其能力,以更有效地完成任务。. check 1point3acres for more.
例如,在电子商务平台上,AI Agent利用机器学习算法分析用户的购买历史和浏览习惯,智能推荐商品,增强了用户的购物体验并提高了转化率。. 1point 3 acres
(5)行动系统        行动系统是AI Agent执行任务和与环境交互的具体实施者。根据规划的结果,Agent执行具体的行动。

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