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AI最火Agent实战(打造你代理)，下面我们先来认识一下AI Agent。
一、什么是AI Agent AI Agent，或称为人工智能代理，我更愿意称为AI智能体。它是一种模拟人类智能行为的人工智能系统，以大型语言模型（LLM）作为其核心引擎。它们能够感知其环境，做出决策，并执行任务以实现特定的目标。AI Agent的设计理念是赋予机器自主性、适应性和交互性，使其能够在复杂多变的环境中独立运作。
二、AI Agent的应用领域 AI Agent技术已广泛应用于多个领域，包括但不限于： 客户服务（Customer Service）：自动回答客户咨询，提供个性化服务。 医疗诊断（Medical Diagnosis）：辅助医生进行疾病诊断和治疗方案推荐。 股市交易（Stock Trading）：自动化交易系统，根据市场数据做出买卖决策。 智能交通（Intelligent Transportation）：自动驾驶车辆和交通管理系统。 教育辅导（Educational Tutoring）：个性化学习助手，根据学生的学习进度提供辅导。
三、Agent由来 有很多人或许会疑惑，Agent 这个东西看起来跟 LLM 也没差得那么远，那为啥最近突然 Agent 那么火，而不称之为 LLM-Application 或者其他的词呢？这就得从 Agent 的来历上说起了，因为 Agent 是个很古老的术语，甚至可以追溯至亚里士多德和休谟等人的言论。从哲学意义上讲，“代理人”是指具有行动能力的实体，而 “代理” 一词则表示这种能力的行使或体现。而从狭义上讲，“代理”通常是指有意行动的表现； 相应地，“代理人” 一词表示拥有欲望、信念、意图和行动能力的实体。需要注意的是，代理人不仅包括人类个体，还包括物理世界和虚拟世界中的其他实体。重要的是，“代理” 的概念涉及个人的自主性，赋予他们行使意志、做出选择和采取行动的能力，而不是被动地对外部刺激做出反应。
在 20 世纪 80 年代中后期之前，主流人工智能界的研究人员对 Agent 相关概念的关注相对较少，这可能会让人感到惊讶。然而，从那时起，计算机科学和人工智能界对这一话题的兴趣就大大增加了。正如 Wooldridge 等人所言，我们可以这样定义人工智能：“它是计算机科学的一个子领域，旨在设计和构建基于计算机的、表现出智能行为各个方面的 Agent。” 因此，我们可以把 Agent 作为人工智能的核心概念。
四、基于LLM的AI-Agent如何进行规划？ 规划是一个AI-Agent系统中的核心组件，它根据自身的目标和约束，以及对环境的理解，选择最合适的行动方案。具体包含任务分解和自我反思两个环节。 任务分解：将复杂任务分解为多个简单子任务的过程，以降低规划的难度和复杂度。这通常使用一种叫思维链（Chain-of-thought)和思维树（Tree-of-thought）的技术，也就是通过提示LLM“一步一步的思考”，来把复杂任务拆分成多个步骤的、小任务树来完成。 自我反思：能够在任务执行过程中，不断完善自身的任务决策，甚至纠正以前的错误来不断迭代改进。
五、基于LLM的AI-Agent如何使用工具？ 工具使用是人类最显著的特征，而AI-Agent同样需要与外部工具的集成或协同来完成任务，相关组件就如同AI-Agent的手一样发挥作用。在准备和运行时通常要以下几个步骤： 工具选择和适配：根据任务需求选择合适的工具进行集成； 工具集成和接口开发：包括数据传输、调用接口、处理返回结果等方面的工作，以确保AI-Agent能够正确地与外部工具进行通信和交流； 调用工具实现任务：通过与外部工具的交互来处理特定任务，具体的调用方法和流程会根据所选工具和任务的不同而有所差异，AI-Agent可以根据需要发送指令给工具，执行特定的操作以实现任务目标； 结果处理和反馈：当工具执行完特定任务后，AI-Agent可以根据外部工具返回的结果进行处理和后续操作，这可能包括解析结果、提取关键信息、调整Agent的行为等。
六、为什么需要AI agent 要想弄明白什么是AI agent，那么就要先弄明白什么是LLM(大模型)。 所谓的大模型就是实现AI(人工智能)的一种方式，但大模型本身没有实体，虽然经过大量是数据训练之后，其具备了一定的智能。 但是它就像人类的大脑一样，虽然你有了一个想法，但是怎么把这个想法具体的落地，也就是怎么把这个想法给做出来。 虽然说，现在的大模型可以生成一些文本，图片和视频；但这些功能毕竟是有限的，但AI的目标是为各行各业进行赋能。 比如，大模型虽然可以写一些简单的代码，但怎么让它独自完成整个系统的开发流程，从需求采集，产品设计，再到代码实现，以及测试上线整个流程的实现，目前大模型本身是没有这个能力的。 所以，这时就需要有个东西来帮助大模型把它的“想法”实现；而这就是AI agent。
七、对于一般AI Agent的设置涉及以下主要步骤：
- 定义任务和目标：首先确定AI Agent需要解决的具体任务和目标。这可以是任何领域的问题，例如自动驾驶、游戏玩家、语音识别等。 2.确定输入和输出：确定AI Agent的输入信息和输出行为。输入信息可以包括传感器数据、文本、图像等，输出行为可以是决策、动作、生成文本或图像等。 3.数据收集和准备：收集和准备用于训练和评估AI Agent的数据集。数据集应包含与任务相关的输入和对应的正确输出或奖励信号。这些数据可以通过真实世界的观测或模拟环境生成。 4.选择合适的算法和模型：根据任务需求选择适当的算法和模型来训练AI Agent。这可能涉及强化学习、监督学习、无监督学习等技术，例如深度神经网络、决策树、高斯过程等。 5.训练AI Agent：使用准备好的数据集和选择的算法对AI Agent进行训练。这可能需要进行多轮迭代和优化，通过调整模型参数和算法来改进AI Agent的性能。
