什么是LLM代理，它为何能让ChatGPT变成真正的“智能体”？

近年来，大型语言模型智能体（LLM Agents） 这一概念正在迅速兴起，似乎有取代我们熟悉的传统对话式大型语言模型之势。所谓LLM智能体，简单来说，就是让原本只会“下一字预测”的语言模型具备更强的自主决策和行动能力，从而完成复杂任务。

要理解LLM代理，先回顾一下普通大型语言模型（LLM）的基本能力：传统LLM的本质是在给定上下文的情况下预测下一个最可能的词，从而生成连贯的文本。然而，当我们与LLM持续“对话”时，很快就会发现它的一个主要弱点：它并不真正“记得”先前说过的话。此外，LLM在某些任务上也表现不佳，比如基本的数学计算经常出错。

Anthropic公司提出了 “增强型LLM”（Augmented LLM） 的概念，即通过外部扩展系统增强模型能力，例如使用外部计算工具来完成数学计算。

那么，“增强版LLM”是否就等同于一个智能代理（Agent）呢？我们先来看AI领域对“代理”的经典定义。根据Russell和Norvig的《人工智能：现代方法》，Agent需要与环境交互，通常包括以下组成部分：

• 环境（Environment）：代理感知和行动的世界；
• 传感器（Sensors）：观察环境的途径；
• 执行器（Actuators）：影响环境的工具或手段；
• 决策单元（Effectors）：代理的决策机制。

对于LLM代理而言：

• 环境是文本世界；
• 传感器是文本输入机制；
• 执行器是外部工具，如数据库、计算器、网络搜索等；
• 决策单元是LLM自身的推理和决策机制。

LLM代理利用LLM作为大脑、配合记忆和工具，形成一个能感知和行动的智能体，其核心是规划（planning）能力。这种规划通过提示工程（Prompt Engineering）引导模型产生链式思维（Chain-of-Thought）输出，实现逐步推理。

LLM代理通常的操作循环包括：

1. 理解问题并思考方案；
2. 规划需要使用的工具或信息；
3. 执行行动并获取结果；
4. 将结果纳入上下文继续思考下一步。

这一过程反复进行，直至任务完成。在此过程中，LLM代理使用内置的“记忆”模块记录行动和结果。

不同系统赋予LLM代理的自主性程度不同：自主性越高，代理性越强。

综上，LLM代理的出现旨在让大型语言模型突破自身局限，实现复杂、多步骤任务。下一篇文章将深入探讨构成LLM代理的核心要素——记忆、工具和规划如何协同工作。

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