【AI知识】一文初识AI Agent（人工智能体）

出发点：2024年关于AI Agent（人工智能体）的信息漫天飞，急切需要形成初步认知。

0、提纲：

• 了解AI Agent
• 入门示例
• 开源方案

1、了解AI Agent

定义

AI Agent（人工智能体）是一种能够感知环境、自主决策和执行动作的智能实体。

【参考精简的决策流程：感知（Perception）→ 规划（Planning）→ 行动（Action）】

工作模式

人类与AI协同的三种模式

AI Agent工作模式

基础框架

AI Agent基础框架图

几个观点

• Agent==人，包含：大脑（LLM、Planning、Memory）、肢体（Tools、Action）。
• AI Agent的具体实现可繁可简，满足交互性与目标导向性（解决某类通用问题），即可称为“智能体”。
• 吴恩达曾表示：“基于GPT-3.5构建的智能体工作流在应用中表现比GPT-4更好”。
• 在 LLM 大模型没有进一步重大突破之前，AI Agent 将是一个重要发展方向。通过组合工具及规划能力，自动执行任务、提高效率，从而减少人类的劳动负担，实现「降本增效」。
• 即使是最先进的「Single-Agent」系统，也仍然难以完成需要导航不同上下文和管理依赖项的多步骤任务，这正是「Multi-Agents」系统的用武之地。【后续会专题讲Multi-Agent System（MAS）】
• 2024年3月1日，微软团队在具有挑战性的 GAIA 基准测试上进行的首次 AutoGen multi-agent experiment 在所有三个级别中都取得了第一的准确性。

2、入门示例

工作范式

工作机制范式

一个好示例

手把手教你如何用扣子（COZE）打造一个企业级的知识库机器人

• 搭建AI机器人的工作流程：站内信息整合->创建知识库（RAG)->创建工作流->编写Bot提示词->调试、优化->发布
• 工作流的节点包括：开始->知识库->大模型（涉及编写“提示词”、含“角色/任务/技能/约束”）->结束

3、开源方案

参考流行度、社区成熟度，梳理出以下GitHub项目，后续拆解。

原文链接：https://blog.csdn.net/vison20080808/article/details/143230472?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%25220251ff955bfe2b3ce8e23e5ac1af9288%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=0251ff955bfe2b3ce8e23e5ac1af9288&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-21-143230472-null-null.nonecase&utm_term=AI+AIAgent