LLM赋能Agent：从感知到认知的跨越

1. 背景介绍

1.1 人工智能的演进：从感知到认知

人工智能（AI）领域经历了漫长的发展历程，从早期的符号主义到连接主义，再到如今的深度学习，AI 系统的能力不断提升。然而，传统的 AI 系统大多局限于感知层面，例如图像识别、语音识别等，缺乏认知能力，无法像人类一样进行推理、规划和决策。近年来，随着大语言模型（LLM）的兴起，AI 领域迎来了新的突破，LLM 强大的语言理解和生成能力，为赋予 Agent 认知能力提供了新的途径。

1.2 Agent 与 LLM 的结合：开启智能新篇章

Agent 是指能够感知环境并采取行动的智能体，其目标是最大化累积回报。传统 Agent 通常基于规则或简单的机器学习模型，难以处理复杂的环境和任务。LLM 的出现为 Agent 的发展带来了新的机遇，通过将 LLM 集成到 Agent 中，可以赋予 Agent 强大的语言理解、推理和决策能力，使其能够更好地理解环境、制定策略并执行行动。

2. 核心概念与联系

2.1 大语言模型（LLM）

LLM 是一种基于深度学习的语言模型，通过海量文本数据进行训练，能够理解和生成人类语言。LLM 具有以下特点：

• 强大的语言理解能力：能够理解文本的语义、语法和上下文信息。
• 丰富的知识储备：通过训练数据学习了大量的知识，涵盖各个领域。