一文讲清什么是 AI Agent（智能体）？它正在引领 AI 工作流的革新

本文主要是介绍一文讲清什么是 AI Agent（智能体）？它正在引领 AI 工作流的革新，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

AI 时代一起进阶，一起学习，一起搞钱！

智能体（Agent）目前愈发火爆，但仍然有很多人不理解到底什么是智能体？

其实早在 4 月份的时候，吴恩达教授在一次演讲中就提到：AI Agent 正在引领工作流程的革新，与传统的工作流程不同，AI Agent 通过迭代和对话式的模式工作，不再是简单的指令执行者，而是能够进行自我反思、规划和修正的参与者。

它具备以下几个关键特征：

自主性（Autonomy）:自主性是AI Agent的核心特征之一。它允许Agent在没有人类干预的情况下，独立地执行任务和做出决策。这种自主性基于预设的规则、目标和策略，以及实时的环境感知和数据收集。例如，一个智能家居系统能够根据室内外的温度变化自动调节空调，以保持舒适的居住环境。
学习能力（Learning Capability）:AI Agent通过机器学习算法不断从数据和经验中学习，优化其性能和决策能力。这种学习能力使得Agent能够适应新情况，提高解决问题的效率，并在复杂环境中做出更加精准的判断。例如，一个AI客服代理可以通过与用户的互动学习用户偏好，从而提供更加个性化的服务。
交互性（Interactivity）:AI Agent能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。它们理解自然语言、手势或其他形式的输入，并能够以适当的方式回应。这种交互性不仅提高了用户体验，还使得Agent能够更好地理解用户需求和意图。例如，个人助理AI可以根据用户的语音指令安排日程或搜索信息。
适应性（Adaptability）:适应性使AI Agent能够根据环境变化或用户行为的变化调整自己的行为和策略。这种能力让Agent在面对不确定性和动态变化时，仍能保持高效和有效。例如，一个智能交通系统能够根据实时交通数据调整信号灯的时序，以优化交通流量。

上面的概念是不是听上去还是有点模糊？接下来详细讲解下，相信接触智能体的小伙伴应该大部分都看过下面这张图。

主要包含了四个核心模块 Planning、Memory、Tools 和 Action，智能体实际就是一种通用问题的解决器，具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力，能自主完成给定任务的计算机程序。

规划（Planning） : 智能体会把大型任务分解为子任务，并规划执行任务的流程；智能体会对任务执行的过程进行思考和反思，从而决定是继续执行任务，或判断任务完结并终止运行。
记忆（Memory）: 短期记忆，是指在执行任务的过程中的上下文，会在子任务的执行过程产生和暂存，在任务完结后被清空。长期记忆是长时间保留的信息，一般是指外部知识库，通常用向量数据库来存储和检索。
工具使用（Tool use）为智能体配备工具 API，比如：计算器、搜索工具、代码执行器、数据库查询工具等。有了这些工具 API，智能体就可以是物理世界交互，解决实际的问题。

当我们给 LLM 大模型配备上了这三种能力，它就可以像人类一样，能够自主思考并规划完成任务的过程，能检索记忆，能使用各种工具提高效率，最终完成某个任务。