AI Agent全解：原理、主流框架、设计模式及应用案例分享

AI Agent 概念与设计

1. Agent 是什么

1.1 AI Agent 通用定义

1.1.1 单智能体

学术界和工业界对术语“智能体”提出了各种定义。大致来说，一个智能体应具备类似人类的思考和规划能力，拥有记忆甚至情感，并具备一定的技能以便与环境、智能体和人类进行交互。

可以将智能体想象成环境中的数字人，其中：

智能体 = 大语言模型（LLM） + 观察 + 思考 + 行动 + 记忆。

这个公式概括了智能体的功能本质。为了理解每个组成部分，让我们将其与人类进行类比：

1. 大语言模型（LLM）：LLM 作为智能体的“大脑”部分，使其能够处理信息，从交互中学习，做出决策并执行行动。

2. 观察：这是智能体的感知机制，使其能够感知其环境。智能体可能会接收来自另一个智能体的文本消息、来自监视摄像头的视觉数据或来自客户服务录音的音频等一系列信号。这些观察构成了所有后续行动的基础。

3. 思考：思考过程涉及分析观察结果和记忆内容并考虑可能的行动。这是智能体内部的决策过程，其可能由 LLM 进行驱动。

4. 行动：这些是智能体对其思考和观察的显式响应。行动可以是利用 LLM 生成代码，或是手动预定义的操作，如阅读本地文件。此外，智能体还可以执行使用工具的操作，包括在互联网上搜索天气，使用计算器进行数学计算等。

5. 记忆：智能体的记忆存储过去的经验。这对学习至关重要，因为它允许智能体参考先前的结果并据此调整未来的行动。

资料来自MetaGPT

1.1.2 多智能体

多智能体系统可以视为一个智能体社会，其中

多智能体 = 智能体 + 环境 + 标准流程（SOP） + 通信 + 经济

这些组件各自发挥着重要的作用：

1. 智能体：在上面单独定义的基础上，在多智能体系统中的智能体协同工作，每个智能体都具备独特有的 LLM、观察、思考、行动和记忆；

2. 环境：环境是智能体生存和互动的公共场所。智能体从环境中观察到重要信息，并发布行动的输出结果以供其他智能体使用；

3. 标准流程（SOP）：这些是管理智能体行动和交互的既定程序，确保系统内部的有序和高效运作。例如，在汽车制造的 SOP 中，一个智能体焊接汽车零件，而另一个安装电缆，保持装配线的有序运作；

4. 通信：通信是智能体之间信息交流的过程。它对于系统内的协作、谈判和竞争至关重要；

5. 经济：这指的是多智能体环境中的价值交换系统，决定资源分配和任务优先级。

资料来自MetaGPT

1.2 AI Agent 和 LLM、 RPA 的区别

LLM 和 Al Agent 的区别在于：Al Agent 可以独立思考，并做出行动

RPA 和 Al Agent 的区别在于：Al Agent 能够处理未知环境信息

1.3 AI Agent 待解****决的问题

1. 大模型智能水平不够

2. 大模型的上下文限制，限制了 LLM 可以选择的工具范围

3. 由于 Transformer 架构的限制，存在推理速度较慢，无法处理并行任务等问题

4. 大模型幻觉问题

5. 用户与 AI Agent 交互基于 Prompt

6. 高成本，消耗大量 Token

1.4 Al Agent Landscape

由 E2B 整理的 Al Agents Landscape

项目地址：https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents?tab=readme-ov-file

1.5 Frameworks and tools for Al products

由 E2B 整理的 Frameworks and tools for Al products

项目地址：https://github.co