如何制作这样的一个AI agent？我可以将所有的文档放在本地或者云盘。

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）[heading1]复杂的东西：中期记忆中的增长记忆体

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）[heading1]复杂的东西：中期记忆中的增长记忆体

在了解AI Agent之前，我们先考虑一个场景：我们要写一本20万字的关于人工智能最新技术的书在没有大模型之前，我们一般会按照如下流程第一步：先使用搜索引擎搜索一些相关书籍和信息进行阅读，为我们打开思路第二步：形成本书的大纲，并且考虑清楚每一章节要编写的内容第三步：针对每一个章节进行内容的编写，在编写过程中可能会调整文章的大纲第四步：在编写后面章节的时候可能会忘记前面写的内容，需要去翻阅前面已经写的内容第五步：文章初步完成之后，我们可能会找相关专业人士帮忙修改最后：经过几番调整之后，书籍最终成型在大模型出现之后，我们可能会这样使用：请你帮忙生成一篇20万字的关于人工智能最新技术的书这个时候我们会发现AI写出来的书根本就无法阅读，是大模型的能力不行么？不仅仅因为这个，相比于第一种写书的方式，第二种方式明显缺少了几个环节没有办法使用Google获取最新的外部信息（大模型的训练数据是有日期限制的）没有对整个事情进行规划（比如先写大纲，再编写每个章节，然后和别人讨论，最后成文）大模型没有记忆的能力，由于上下文（脑容量）的限制，无法一次性完成20万字的文章，会造成前言不搭后语的现象而AI Agent就是为了解决这个问题。AI Agent是应用了大模型（LLM）能力的Agent。以GPT为代表的大模型的出现，将Agent的能力提高到了前所未有的高度。AI Agent又被称为智能体。OpenAI的Lilian Weng将以LLM为驱动的AI Agent，形式化为如下的公式：