ai agent方案

钉钉AI助理白皮书Agent/智能体/Agent则是融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，具有自主决策和行动能力，可以理解并适应复杂环境，根据目标，自主思考、制定计划并执行相应任务。相较于Copilot的工具型辅助能力，Agent更注重对环境的实时感知和判断，更像人类一样形成独立的决策和行动方案。IDC调研显示，Agent被普遍认为是AI应用发展的趋势性方向，50%的企业已经在某项工作中进行了AI Agent的试点，另有34%的企业正在制定AI Agent的应用计划，主要应用于智能终端、智能座舱、汽车自动驾驶、工业机器人和人形机器人等领域。目前已发布的AI Agent以通用AIAgent居多，在使用成本、速度、技术成熟度上仍存在一定的局限，未来突破的关键在于计算机视觉等底层技术的突破。Copilot/智能助手/Copilot指将生成式AI技术融入各种应用场景，根据用户给出的具体任务或问题，能够像助手一样理解需求和意图，并提供相应的解决方案，是最广泛的AI应用形态。Copilot应用多落地于协同办公场景，例如微软推出的AI助理Copilot Pro，赋能Office套件，可以作为用户的智能办公助手，自动生成Word文档、Excel图表、PPT演示文稿，根据用户邮件内容自动提供回复建议或安排日程。0102

随着全球AI市场快速升温，新的AI应用不断涌现，2023年上半年，AI应用下载量突破3亿次，同比增长114%，超过2022年全年水平（数据来源：Sensor Tower）。AI Agent是当下大模型最激动人心的发展主线，被称为“大模型下一场战事”“最后的杀手产品”“开启新工业革命时代的Agent-centric”。在满足企业智能化需求的过程中，AI Agent作为一种理想的产品化落地形态，正在承接日益复杂的提质增效需求；通过强化内外部协同效能，它可以释放组织核心生产力，对抗组织熵增带来的挑战。AI Agent让“人机协同”成为新常态，越来越多的业务活动都将被委托给AI，而人类则只需要聚焦于企业愿景、战略和关键路径的决策上——B端企业和C端个人都将步入AI助理时代，在以AI Agent为代表的AI应用加持下，越来越多的创新将会源自于超级个体和小型组织。在一些领域里，一个人加上足够的AI工具，就可以成为一家专业化公司。

AI Agent：基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent包括下面几个概念：Chain：通常一个AI Agent可能由多个Chain组成。一个Chain视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的Chain是大语言模型完成的LLM Chain。Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用LLM来判定），然后让Agent走向不同的Chain。例如：如果这是一个图片，则a；否则b。Tool：Agent上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。总结下来我们需要三个Agent：Responser Agent：主agent，用于回复用户（伪多模态）Background Agent：背景agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）Daily Agent：每日agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground Agent每隔一段时间运行一次（默认3分钟）分析期间的历史对话变更人物关系（亲密度，了解度等）变更反感度，如果超标则拉黑用户抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”按照时间推进人物剧本有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）