AI Agent开发
AI agent的主要功能
- 推理：此核心认知过程涉及使用逻辑和可用信息来得出结论、进行推断及解决问题。具有强大推理能力的 AI 智能体可以分析数据、识别模式，并根据证据和上下文做出明智的决策。
- 行动：根据决策、计划或外部输入采取行动或执行任务的能力对于 AI 智能体与其环境进行互动和实现目标至关重要。这可能包括具身 AI 的物理动作，或发送消息、更新数据或触发其他流程等数字操作。
- 观察：通过感知或感应收集有关环境或情况的信息，对于 AI 智能体了解上下文并做出明智的决策至关重要。这可能涉及各种形式的感知，例如计算机视觉、自然语言处理或传感器数据分析。
- 规划：制定实现目标的战略计划是智能行为的关键方面。具有规划能力的 AI 智能体可以确定必要的步骤、评估潜在行动，并根据可用信息和预期结果选择最佳行动方案。这通常涉及预测未来状态和考虑潜在障碍。
- 协作：在复杂且动态的环境中，与他人（无论是人类还是其他 AI 智能体）有效协作来实现共同目标变得越来越重要。协作需要沟通、协调以及理解和尊重他人观点的能力。
- 自我完善：自我改进和自适应能力是高级 AI 系统的标志。具有自我完善能力的 AI 智能体可以从经验中学习，根据反馈调整行为，并随着时间的推移不断提升性能和能力。这可能涉及机器学习技术、优化算法或其他形式的自行修改。
AI 智能体、AI 助理和聊天机器人有什么区别
| ~ | AI 智能体 | AI 助理 | 聊天机器人 |
|---|---|---|---|
| 用途 | 自主、主动地执行任务 | 协助用户执行任务 | 自动执行简单任务或对话 |
| 功能 | 可以执行复杂的多步骤操作；学习和适应；可以独立做出决策 | 响应请求或提示；提供信息并完成简单任务；可以推荐操作，但决策由用户做出 | 遵循预定义的规则；有限的学习能力；基本互动 |
| 交互 | 主动；以目标为导向 | 被动；响应用户请求 | 被动；响应触发器或命令 |
AI agent工作原理
每个 agent都定义了角色、个性和沟通风格，包括具体指令和可用工具的说明。
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角色：定义良好的角色可让智能体保持一致的性格，并以适合其分配角色的方式行事，随着智能体获得经验并与环境互动而不断发展。
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记忆：智能体通常配备短期记忆、长期记忆、共识记忆及情景记忆。短期记忆用于即时互动，长期记忆用于历史数据和对话，情景记忆用于过去的互动，共识记忆用于智能体之间的共享信息。智能体可以回忆过去的互动并适应新情况，从而保持上下文、从经验中学习并提高性能。
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工具：工具是智能体可以利用的函数或外部资源，用于与环境互动并增强功能。工具可让智能体访问信息、处理数据或控制外部系统来执行复杂的任务，并且可以根据界面进行分类，包括物理界面、图形界面和基于程序的界面。工具学习包括教智能体如何通过了解工具的功能及其应用场景，来有效地使用这些工具。
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模型：大语言模型 (LLM) 是构建 AI 智能体的基础，为智能体提供理解、推理和行动的能力。LLM 充当智能体的“大脑”，使其能够处理和生成语言，而其他组件则促进推理和行动。