AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅有实体形态,也有丰富的概念形态,还具备许多人类特有的属性。
网络上对 AI Agent 的介绍往往晦涩难懂,其自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等内容都仿佛笼罩在神秘面纱之下。
基于 LLM 的 AI Agent 中,大脑模块(Brain)的能力关注点包括自然语言交互(如多轮对话能力、生成能力、意图理解)、知识(如语言知识、常识知识、专业领域知识及潜在问题)、记忆(如记忆机制、记忆提升策略、记忆检索)、推理和规划(如推理、规划、计划制定、计划反思)等方面。在自然语言交互方面,LLM 能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复,展示卓越的自然语言生成能力,但模糊指令可能带来挑战。在知识方面,可能存在知识过时或错误的问题,需通过重新训练或编辑 LLM 解决。在记忆方面,有相应的记忆机制和提升策略,Agent 能检索记忆以访问相关信息。在推理和规划方面,包括基于证据和逻辑的推理,以及组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤等。
本文主要向大家讲述智能体的概念、渊源和发展历史,帮助大家对智能体这一概念奠定一个正确认知。[heading2]二、很多人其实并不知道AI Agent是什么[content]打开浏览器,搜索"什么是AI Agent",我们将会得到如下结果:图2.1.1在Bing上搜索“什么是AI Agent”行吧,我们再来问问Kimi什么是AI Agent:图2.1.2问问Kimi"什么是AI Agent?"我耗费了2分钟,却仿佛在寻找一场空欢喜。这就是所谓的AI Agent吗?......罢了,我还是自己寻找答案吧。通过必应和Kimi的搜索,我们发现网络上对AI Agent的介绍往往显得晦涩难懂,仿佛AI Agent是从石头缝儿里蹦出来的一样,神秘莫测。AI Agent的自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及它们如何规划和执行任务,如何理解并处理信息,这些内容似乎都笼罩在一层神秘的面纱之下。这种神秘感让我们仿佛置身于一个赛博朋克的世界,让我们不禁怀疑,是否我们已经生活在了一个充满未来科技的时代?未来是否真的已经到来?在深入探讨AI agent之前,我们首先需要对其进行定义和总结。AI Agent是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态,更蕴含着丰富的概念形态,同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象,致力于探索人类内在的本质。
本文主要向大家讲述智能体的概念、渊源和发展历史,帮助大家对智能体这一概念奠定一个正确认知。[heading2]二、很多人其实并不知道AI Agent是什么[content]打开浏览器,搜索"什么是AI Agent",我们将会得到如下结果:图2.1.1在Bing上搜索“什么是AI Agent”行吧,我们再来问问Kimi什么是AI Agent:图2.1.2问问Kimi"什么是AI Agent?"我耗费了2分钟,却仿佛在寻找一场空欢喜。这就是所谓的AI Agent吗?......罢了,我还是自己寻找答案吧。通过必应和Kimi的搜索,我们发现网络上对AI Agent的介绍往往显得晦涩难懂,仿佛AI Agent是从石头缝儿里蹦出来的一样,神秘莫测。AI Agent的自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及它们如何规划和执行任务,如何理解并处理信息,这些内容似乎都笼罩在一层神秘的面纱之下。这种神秘感让我们仿佛置身于一个赛博朋克的世界,让我们不禁怀疑,是否我们已经生活在了一个充满未来科技的时代?未来是否真的已经到来?在深入探讨AI agent之前,我们首先需要对其进行定义和总结。AI Agent是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态,更蕴含着丰富的概念形态,同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象,致力于探索人类内在的本质。
[title]AI-Agent系列(一):智能体起源探究[heading2]十、基于LLM的AI Agent[heading3]10.1大脑模块(Brain)��力的关注点:|类别|子类别|描述|<br>|-|-|-|<br>|自然语言交互|多轮对话能力|LLM能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复,帮助Agent进行有效交流。|<br>||生成能力|LLM展示卓越的自然语言生成能力,可生成高质量文本。|<br>||意图理解|LLMs能够理解人类意图,但模糊指令可能带来挑战。|<br>|知识|语言知识|包括词法、句法、语义学和语用学,使Agent能理解句子和进行对话。|<br>||常识知识|世界常识,如药和伞的用途,帮助Agent做出正确决策。|<br>||专业领域知识|特定领域的知识,如编程、医学,对解决领域内问题至关重要。|<br>||潜在问题|知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑LLM解决。|<br>|记忆|记忆机制|存储过去的观察、思考和行动,帮助Agent处理连续任务。|<br>||记忆提升策略|包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。|<br>||记忆检索|Agent检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。|<br>|推理和规划|推理|基于证据和逻辑,对解决问题、决策至关重要。|<br>||规划|组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。|<br>||计划制定|分解任务、制定计划,包括一次性全面分解和自适应策略。|<br>||计划反思|利用内部反馈和环境提示,修改和完善计划。|