主流AI Agent框架对比，让你轻松构建企业专属大模型！

大模型的出现为AI Agent提供了足够聪明的“大脑”，并重新定义了AI Agent。各大科技公司正在投入巨额资金来创建AI Agent，包括Open AI的Sam Altman在内的许多专家都表示，AI Agent已成为下一个大热门方向。

AI Agent是感知环境并采取行动以实现特定目标或目的的软件或系统。可以是简单的算法，也可以是能够进行复杂操作的庞大系统。以下是它的一些特点：

• 感知：AI Agent使用传感器或输入机制来感知环境。这可能涉及从摄像头、麦克风或其他传感器等各种来源收集数据。

• 推理：AI Agent接收信息并使用算法和模型来处理和解释数据。这一步包括理解模式、做出预测或产生反应。

• 决策：AI Agent会根据自己的感知和推理来决定行动或产出。这些决策旨在实现其程序或学习过程中确定的特定目标或目的。此外，AI Agent将更多地充当助手，而不是取代人类。

• 行动：AI Agent根据自己的决定执行行动。这可能涉及现实世界中的物理行动（如移动机械臂）或数字环境中的虚拟行动（如在应用程序中进行推荐）。

AI Agent的架构设计可以有多种方式，不同的研究者和开发者可能会根据特定的应用场景和需求，设计出不同的架构。

完整AI Agent架构：

包含规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action）四大要素。

AI Agent框架在推动人工智能发展方面的重要作用：

• 加速开发：AI Agent框架通过提供预设组件和最佳实践，大大减少了创建复杂AI Agent所需的时间和精力。

• 标准化：AI Agent框架促进开发人员以一致的方法应对共同的挑战，促进人工智能领域的合作和知识共享。

• 可扩展性：AI Agent框架旨在支持从简单的single-Agent应用到复杂的multi-Agent环境的系统开发。

• 可访问性：通过抽象出人工智能开发中的复杂问题，AI Agent框架使更多的开发人员和研究人员更容易获得先进的人工智能技术。

市面上有多种AI Agent框架可供使用&#x