Agent系列(一) 什么是Agent

本文介绍了Agent的概念及其四大核心特性:自治性、社交能力、反应能力和预动能力,并探讨了Agent技术在自适应系统和云运算环境中的应用前景。

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本文主要是介绍下什么是Agent , Agent有什么特性,并简要的分析了Agent技术的应用前景。

 

一、Agent定义

        通常,我们可以把Agent理解为“个人软件代理”,Agent是一种在分布式系统或者协作系统中,能够持续自主地发挥作用的计算实体,简称为“智能体”。广义上,Agent指具有智能的任何实体,可以是计算机硬件和自能软件(只要你想的到它都行,嘿嘿)。

二、Agent的特性

       1、自治性(Autonomy)。Agent可以在没有人或者其他Agent干预的情况下运作,而已对自己的行为和内部状态有控制能力,可以自主调整状态或者作出行为。

       2、社交能力(Sociability)。Agent和其他Agent通过某种语言(Agent语言,即就像人类一样需要语言才可以交互让对方明白你在说什么)进行交互。

       3、反应能力(Reactivity)。Agent观察其生成环境,并在一定时间内做出反应,以改变环境。

       4、预动能力(Pre-activencess)。Agent不仅能够对简单的环境做出反应,而已能够通过间接的信息作出特殊的有目标性的行为。

       Agent除具备以上特性外,还应具备如:知识、信念、义务、意图等特性。

三、Agent的前景

        相信大家都看好移动互联网的,前因后果就不在说了。Internet的发展,使得很多系统都部署在Internet之上。Internet环境的动态性、即时性、开放性和不可预测性使得在其之上的系统需要更高的自适应能力,能够感知环境的变化,并通过调整自身的结构和行为来适应环境的变化(这样的系统可以称为自适应系统)。

        自适应系统具有环境开放性、变化敏感性、系统的复杂性==特点。开发和维护适合当前Internet环境的自适应系统成为了热点。可以把系统中自主运行的单元抽象成Agent,系统有多个Agent组成的系统。

云运算时代,云端的复杂是可见尔知的。Agent可以成为复杂云端的载体。

### LangChain Agent 的概念与工作原理 LangChain Agent种基于 LangChain 构建的工具,旨在通过结合语言模型和其他外部资源(如数据库、API 或其他服务),实现更复杂的任务自动化处理。它的核心理念在于利用语言模型的强大能力以及系列预定义的操作集合,从而完成特定的目标。 #### 核心概念 Agent 背后的设计思路是将语言模型作为推理引擎[^1],并将其与其他功能模块集成在起。这些功能模块可以包括但不限于搜索引擎、计算器或其他 API 接口。通过这种方式,Agent 不仅能够理解自然语言输入,还能调用外部工具以增强自身的功能性。 #### 工作流程 当用户向 Agent 提供个问题或请求时,Agent 首先会解析该问题,并尝试推断解决问题所需的步骤和工具。具体来说: - **输入分析**:接收用户的查询后,Agent 使用内置的语言模型对其进行语义理解和结构化提取。 - **决策制定**:根据对问题的理解,Agent 运用逻辑推理机制决定采取何种行动序列来达成目标。这步骤可能涉及多次迭代直到找到最佳解决方案为止。 - **工具调用**:如果某个阶段需要借助额外的信息或者计算支持,则相应类型的插件会被激活并与外界交互获取必要数据。 - **结果返回**:最终答案经过整理优化后再反馈给提问者。 以下是展示如何创建简单版本 agent 的 Python 实现例子: ```python from langchain.agents import load_tools, initialize_agent from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0) tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm) agent_chain = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True) print(agent_chain.run("Who won the last US election and what is their birth year squared?")) ``` 上述脚本展示了加载两个不同种类 tool (SerpApi 和 LLM-Math),并通过初始化函数设置好整个 chain 后运行指定命令的过程。
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