居然可以这样理解AI Agent，中学生都能看懂！

AI Agent：大模型应用开发的关键

最新推荐文章于 2025-10-20 14:26:12 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-20 14:26:12 发布 · 1.1k 阅读

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#人工智能 #agi #ai #LLM #语言模型 #AI大模型 #Agent

前言

AI Agent-人工智能代理，是人工智能领域中的一个重要的概念，学会理解并使用它，是学习大模型应用开发的必经之路。本篇我将用通俗易懂的方式为各位同学介绍一下AI Agent，目的是让大家轻松上手AI Agent，打开一扇大语言模型进阶之门。

01、AI Agent 是什么鬼

AI Agent，简单来说，就是个会自己“思考”和“行动”的智能程序。它不像传统的软件，只会被动地执行指令。AI Agent拥有自主性，可以根据环境和目标，自己做出决策，执行相应的行动，甚至学习和改进自身的行为。

我们可以把AI Agent看作一位忠诚的助手，这个“助手是一个软件程序，它被设计来执行一系列任务，这些任务可能是简单的，比如在聊天机器人中回答问题，也可能是复杂的，比如在自动驾驶汽车中导航和做出驾驶决策。AI Agent 的关键特点在于它能够观察环境（感知信息）、做出决策（思考）、执行动作（行动），并且能够学习和适应，使得在下一次解决同类问题时执行得更好。

我们来举一个例子，让大家更好地理解：

一个简单的AI Agent就像一个学习如何在厨房里做早餐的机器人。它会自动执行一个流程：

1. 观察环境：看到厨房里有鸡蛋、面包、平底锅等信息。

2. 做出决策：根据观察到的材料信息，决定要做煎蛋和吐司。

3. 执行动作：它会打开炉子，拿起平底锅，把鸡蛋打进锅里，同时把面包放进吐司炉。

4. 学习和适应：如果它发现鸡蛋煎得有点焦，它可能会调整煎蛋的时间，以便下次做出更好的煎蛋。

02、AI Agent 的超能力

AI Agent应用范围远远超出了厨房。在更高级的形式中，AI Agent 可以是管理股票交易的算法，是设计用来与人类交流的自然语言处理程序，或者是在复杂环境中做出即时战略决策的视频游戏角色。

一个更复杂的AI Agent可以拥有这些超能力：

自主性： 它不需要你事先设定所有步骤，而是根据当前情况自己判断，选择最佳的行动方案。比如，一个AI Agent可以帮你安排行程，它会根据交通状况、天气预报、你的喜好等因素，自主选择路线和时间。
学习能力： 通过与环境的交互，AI Agent可以不断学习，改进自己的行为。比如，一个AI Agent可以帮你写邮件，它会根据你以往的邮件习惯，学习你的写作风格，并逐渐写出更符合你需求的邮件。
多任务处理： 一个AI Agent可以同时处理多个任务，并且协调这些任务之间的关系。比如，一个AI Agent可以帮你管理多个日程安排，并且确保这些安排之间不会冲突。
适应能力： AI Agent可以适应不断变化的环境。比如，一个AI Agent可以帮你监控股票市场，它会根据市场变化，调整投资策略，使收益最大化。

看到这里各位是不是心动了，AI Agent的超能力非常强大，是不是很想创建一个为自己服务呢？

03、AI Agent 的架构

基于大语言模型的AI Agent由三个部分组成，分别是感知端（Perception）、控制端（Brain）和行动端（Action）。

控制端： 处于核心地位，大脑模块承担记忆、思考以及决策制定等基础工作，
感知模块： 则负责接受和处理来自外部环境的多样化信息，如声音、文字、图像、位置等，
行动模块： 通过生成文本、API调用、使用工具等方式来执行任务以及改变环境。

04、AI Agent 的常用工具

1. LangChain: 一个开源框架，用于构建基于语言模型的应用，支持链式调用多个模型和工具。

2. Google Dialogflow：一个自然语言处理平台，用于构建聊天机器人和语音助手。

3. Hugging Face Transformers: 一个开源库，提供了许多预训练的语言模型（如BERT、GPT等），可以用于构建各种NLP应用，AI Agent 应用等。

05 、总结

各种大语言模型技术的快速更新，推动了AI Agent的进化，AI Agent是当前通往AGI的主要探索路线。大语言模型擅长处理和生成文本，可回答问题、写文章、生成创意内容和编程等。但大语言模型是一个被动的工具，仅在有输入时才会产生输出。大语言模型与人类之间的交互是基于prompt实现的，用户prompt是否清晰明确会影响大模型回答的效果。

AI Agent则提供了更为广泛的功能，用户仅需给定一个目标，就能够针对目标独立思考并做出行动，它会根据给定任务详细拆解出每一步的计划步骤，依靠来自外界的反馈和自主思考，为自己创建prompt以实现目标。可以说，AI Agent能够释放大模型更多的潜能，是连接大模型与AGI的桥梁，为大模型核心提供强大的行动能力。同样，和传统RPA相比，RPA只能在给定的情况条件下，根据程序内预设流程来处理工作，而AI Agent则可以通过环境交互，信息感知做出对应的思考和行动。