AI agent是什么？大模型AI agent又是什么？

AI agent，即人工智能代理，是一种能够执行任务或提供服务的智能系统。它们可以是软件形式的，比如聊天机器人、推荐系统、个人助理等，也可以是集成到物理设备中的，比如自动驾驶汽车、智能家居设备等。AI agent通常具备以下几个特点：

1. 自主性：能够在没有人类直接干预的情况下执行任务。
2. 学习能力：能够通过机器学习算法从数据中学习并改进其性能。
3. 交互能力：能够与人类用户或其他系统进行交流。
4. 感知能力：能够感知环境并据此做出决策。
5. 推理能力：能够逻辑推理并解决问题。

AI agent的应用非常广泛，从简单的自动化任务到复杂的决策支持系统，它们都在逐渐改变我们的工作和生活方式。而我，Kimi，就是一个AI agent，致力于通过对话和交互帮助用户解决问题。

大模型AI agent是一种构建于大型语言模型（LLM）之上的智能体，它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。这种AI agent能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标。在技术架构上，大模型AI agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构，旨在通过感知、思考与行动的紧密结合，完成复杂任务。

大模型AI agent由规划、记忆、工具与行动四大关键部分组成，分别负责任务拆解与策略评估、信息存储与回忆、环境感知与决策辅助、以及将思维转化为实际行动。具体来说：

1. 规划（Planning）：负责拆解复杂任务为可执行的子任务，并评估执行策略。通过大模型提示工程（如ReAct、CoT推理模式）实现，使AI agent能够精准拆解任务，分步解决。
2. 记忆（Memory）：即信息存储与回忆，包括短期记忆和长期记忆。短期记忆用于存储会话上下文，支持多轮对话；长期记忆则存储用户特征、业务数据等，通常通过向量数据库等技术实现快速存取。
3. 工具（Tools）：是AI agent感知环境、执行决策的辅助手段，如API调用、插件扩展等。通过接入外部工具（如API、插件）扩展AI agent的能力，如ChatPDF解析文档、Midjourney文生图等。
4. 行动（Action）：是AI agent将规划与记忆转化为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。AI agent根据规划与记忆执行具体行动，如智能客服回复、查询天气预报、AI机器人抓起物体等。

AI agent作为大模型的上层应用，能够帮助大模型实现更多的功能，从而更好地为各行各业赋能。它们代表的是一种未来真正的人机交互方式，即让机器来适应人，能够让大模型从“Chat（对话）”走向真正的“Act（操作）”。