一文读懂 AI 智能体：从基本原理到关键技术实现

大模型.

于 2025-07-30 10:34:37 发布

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文章标签：人工智能深度学习 transformer langchain prompt 大模型

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1、什么是AI智能体？

在诸多领域中，AI 智能体可被视作一种高级的混合系统。其依旧依赖多个专业组件的集成，但增强的自主性与适应性是使其脱颖而出的关键特质。与仅遵循预定义规则或依赖静态模型的系统不同，AI 智能体能够借助基础模型的推理能力，动态地做出决策。

两者的关键差异并非在于系统类型，而体现在运作方式上：

混合系统往往遵循一系列固定的操作顺序；
AI 智能体则能依据具体情境和任务需求，自主规划、适应并调整方法。

这种运作方式的不同，让 AI 智能体具备了更强的灵活性，得以应对复杂且不断变化的问题。打个比方：混合系统就像能快速思考但严格遵循指令的系统，而 AI 智能体则如同会进行更慢、更细致规划，且能基于新信息调整方法的代理系统，这使其拥有极高的适应性。

以寻找会议最佳场地为例：

混合系统可能会从各类来源收集信息，进而提供一份选项列表；
AI 智能体则能更进一步，考虑近期用户的偏好、场地可用性的变化，甚至是会议日期期间当地的活动，凭借即时适应的能力，在动态环境中发挥更有效的作用。

尽管 AI 智能体和复合系统都具备强大的能力，但 AI 智能体代表着更先进的一步 —— 它们是拥有 “大脑” 的复合系统，能够通过推理、学习和适应，以更强的自主性和智能来管理任务。

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2、AI智能体最关键的能力是什么？

AI 代理具有三个关键能力：推理、行动和记忆。这些能力使 AI 代理能够通过将复杂任务分解为可管理的步骤、利用外部工具以及利用存储信息进行个性化交互来处理复杂任务。

推理：推理涉及 AI 代理制定计划并逻辑地思考解决每个步骤所需的问题。例如，当被要求寻找一个合适的会议场所时，代理会首先确定关键要求，例如日期、参会人数和位置偏好。
行动：行动指的是 AI 代理使用外部工具收集信息和执行任务的能力。例如，在会议场所示例中，代理可能会使用搜索引擎查找潜在的场所，计算器比较成本，以及数据库检查可用性。该模型定义了这些工具，并在需要执行特定操作时调用它们。
记忆：记忆允许 AI 智能体存储和检索先前交互或内部日志中的信息。这可以包括记住用户之前提到的偏好或特定要求。例如，如果用户之前表示偏好有现场餐饮的场所，代理可以回忆这个细节并在其搜索中优先考虑此类场所。

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在上述图中，过程从用户查询开始，这是用户提出的初始问题或问题。然后 AI 智能体继续规划（推理），制定逐步策略以解决查询。接着，代理进入行动（使用工具），利用各种外部工具，如搜索引擎或计算器，收集必要信息并执行任务。观察步骤涉及代理审查其行动的结果，如有必要，它可以相应地调整其计划，返回到推理阶段。最后，过程以最终输出结束，代理向用户提供全面且定制的响应。

一种配置智能体的流行方法是称为ReAct（Reasoning and Acting）。例如，如果您想知道每个会议需要多少座位，智能体将考虑与会者人数、房间大小和座位安排，然后进行必要的计算。这种模块化方法使代理能够高效地解决复杂问题。

3、AI智能体的核心组件有哪些？

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User Input or Instructions：通过用户提供的输入或指令启动其运行流程，并以此为基础执行相关任务。
Environment： 运行环境可以是物理空间（如工业设备场景）或数字空间（如虚拟系统）。
Sensors： 系统通过传感器感知运行环境，从而获取环境中的相关信息，为决策提供基础。
Control Centre: 控制中心包含复杂的算法和模型，是AI系统进行信息处理和决策的核心部分。
Percepts: 从环境中接收的感知数据（Percepts）是其分析和决策的重要依据。
Effectors: 执行器是系统采取行动的工具，可以是机械臂等物理设备，也可以是发送指令到其他软件系统的操作模块。
Actions：执行器根据控制中心的决策实施具体行动，作用于环境并引发改变。

4、AI智能体的类型有哪些？

AI智能体有多种形式，每种都设计用于在特定环境中运行并解决独特问题。这些代理在复杂性、能力和应用方面各不相同，从简单的基于规则的系统到能够随时间适应的高级学习代理。了解不同类型的 AI 智能体可以帮助您选择适合您需求的正确代理，并有效地利用其优势。以下是 AI 代理基于基于 智能体的决策方式 分类的主要类型：

Agent类型	描述	案例
简单反射智能体	基于预定义规则和即时数据进行操作，没有记忆或学习能力。适用于条件明确的简单任务。	人工智能吸尘器（例如，Roomba）
基于模型的反射型智能体	保持对世界的内部模型，使它们能够在决定之前评估自身行为的影响。	特斯拉的避障系统
基于目标的智能体	运用推理和规划来实现特定目标，注重结果而非最优路径。	GPS路线规划（例如，谷歌地图）
基于效用的智能体	通过比较不同情景并选择奖励最高的选项，以实现目标达成和理想结果的最大化。	Netflix推荐系统
Learning Agents	通过从经验中不断学习并随时间推移调整行为，持续提升表现。	Gmail 垃圾邮件过滤器
Hierarchical Agents	分层级组织，高层代理将任务委派给低层代理，确保高效协调和目标达成。	工厂自动化系统

如果它们被设计成与其他代理或系统一起工作以实现共同目标。协作代理的关键特征是它们能够相互沟通、协调和合作。它们可能会共享信息、分配任务或同步行动以完成单个代理难以或无法完成的任务。这不同于多代理系统的概念。

多智能体系统是由多个相互作用的智能体组成的更广泛的概念。这些智能体可以是协作的，但也可能是竞争的或独立运作的。多智能体系统关注整个系统的整体结构、架构和动态。

5、AI智能体的局限是什么？

尽管AI智能体展现了巨大的潜力，但它们仍然是一种相对较新的系统形式，面临以下几方面的挑战：

1.数据隐私问题：人工智能代理通常需要访问大量数据，包括敏感的个人信息。这引发了关于数据隐私和安全的担忧。

2.技术复杂性：开发和部署人工智能代理需要先进的技术能力，包括人工智能、机器学习和软件工程方面的知识。

3.决策的可靠性：当AI代理做出错误或用户不认可的决策时，开发者通常需要将人类反馈纳入决策流程。

4.在不可预见情况下的适应能力：人工智能代理通常针对特定任务或环境进行设计。在面对新颖且不可预见的情境时，可能难以实现泛化或适应，除非经过显著的重新训练或重新配置。

5.计算资源限制：人工智能代理，尤其是依赖深度学习等复杂模型的代理，需要大量的计算资源，包括处理能力、内存和存储空间。

6.偏见问题：人工智能代理可能无意中延续甚至放大其训练数据中存在的偏见。此外，它们的决策过程可能缺乏透明性，从而引发伦理方面的担忧，AI代理的普及与改进取决于用户实际使用后的反馈和技术公司的优化能力。

6、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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