大模型面经之Agent介绍，一文搞懂agent老大难问题

LLM（大型语言模型） Agent 是一种能产出不单是简单文本的 AI 系统，使用 LLM 的能力，作为其计算引擎，让自己能够对话、任务执行、推理，实现一定程度的自主行动

可以说，在这个大模型 AI 时代下，大模型应用 or AI Power + 的应用就是大模型 Agent，等同于移动互联时代的 APP。

本篇将开启一个新系列，尽量细节的讲讲大模型中关于Agent的相关知识内容，因为Agent目前尚未完全流行起来，但是已经有人讨论Agent是目前阶段实现AGI的最优方式。

下面是一个快捷目录：

1. 什么是大模型（LLM）Agent?
2. LLM Agent应用例子。
3. LLM Agent流程之一：拆解子目标和任务分解。

什么是大模型（LLM）Agent?

Agent（智能体）概念最早由人工智能领域的研究者提出，旨在模拟人类的智能行为。最初的Agent系统主要集中在解决特定问题或领域，如专家系统、规则引擎等。

20世纪80年代末和90年代初，随着计算机和网络技术的发展，Agent开始融入到各种应用中，如搜索引擎、个人助理等。

强化学习等技术的兴起（2014年起，深度强化学习出现）使得Agent能够通过与环境的交互来学习和优化其行为。

直到现在，基于LLM和深度强化学习结合的Agent已经成为人工智能领域的核心研究方向之一，涉及到智能系统、机器人、游戏、自动化等多个领域。

简而言之，现在的Agent就是LLM + Planning + Memory + Tools，让大模型实现任务自动化，并且能够不断探索、规划和发展新技能。

LLM Agent应用例子

1.西部世界小镇Agent

2023年3月，斯坦福制作了西部世界小镇Agent，构建出了一个虚拟小镇，让25个AI智能体在其中生存、从事复杂行为。如下图所示：