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AI Agent是何方神圣？

让比尔·盖茨在2023年预言：未来五年内有望正式迎来它，彻底改变人类的生产力与生活方式。

让吴恩达教授在AI Ascent 2024演讲中高赞：**今年得益于它的工作流的帮助，**人工智能的能力范围将持续拓展，所有从事人工智能的人都应该关注这个令人兴奋的新兴趋势。

它就是卷爆大模型，引发微软、OpenAI 、谷歌、Meta打擂台赛，“代表了AI的一种未来”的AI Agent。

可能还有很多小伙伴对这个概念很陌生，今天，小异通过新书《动手做AI Agent》为大家科普一下它的来龙去脉。

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Part.1

什么是AI Agent？

Agent也可以译为“代理”。“代理”这个词在AI出现之前就有了，哲学家们研究过它。像亚里士多德和大卫·休谟这样的大思想家都讨论过代理的概念，他们认为只要能自己做决定，不管是人、动物还是别的东西，都能称作代理。到了20世纪80年代，AI的研究者也开始关注这个概念了。

目前，我们倾向于把所有能够感知环境、做出决策并采取行动的实体或系统视为人工智能领域的代理。而AI Agent，即人工智能代理，被定义为一个能够自主执行任务、做出决策并与环境交互的系统。

· 感知环境，指Agent能够接收来自环境的信息。例如，一个自动驾驶Agent可以感知周围的交通情况、道路状况等信息。

· 做出决策，指Agent根据感知的信息制订下一步的行动计划。例如，自动驾驶 Agent 根据感知的信息决定是否加速、减速、转弯等。

· 采取行动，指Agent根据决策执行相应的行动。例如，自动驾驶 Agent 根据决策控制汽车的加速器、刹车、方向盘等。

Part.2

大模型驱动的自主Agent的四大要素

接下来，我们以OpenAI 公司的安全系统主管Lilian Weng大神发布的博文《大模型驱动的自主Agent》为出发点，聊聊实现Agent技术的四大要素：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action）。

· 规划 : Agent必须能够规划和决策以有效执行复杂任务，这包括拆分子目标、持续思考、自我评价和反思过往行为。

· 工具 : Agent需要调用各种工具，如日历或搜索功能等，这些工具是对 Agent 核心功能的补充，允许它执行更广泛的任务。

· 记忆 : Agent具备短期记忆和长期记忆能力，短期记忆有助于上下文学习，而长期记忆则关系到信息的长期保留和快速检索。

· 执行 : Agent根据规划和记忆来实施具体行动，这可能涉及与外部世界的交互或通过工具完成任务。

我们可以看到，Agent位于中心位置，它通过协同各种组件来处理复杂的任务和决策过程。被这些组件武装的AI Agent形成了新一代人工智能系统，它将AI的应用范围和能力推向了全新的高度。

Part.3

AI Agent和大模型是什么关系？

在大模型出现之前，AI Agent的"智脑"还没法和人脑比。但大模型一来，大家对AI Agent的期待立马就高了。这些大模型不光是处理语言的利器，更是对人类智能的深度模拟和拓展，为AI Agent打开了新世界的大门。

其实在大模型出现之前，已经出现了符号Agent、反应型Agent、基于强化学习的Agent 与具有迁移学习和元学习能力的Agent等。

那为啥大模型一出现，AI Agent的概念和技术就突飞猛进了呢？

因为人们发现，大模型不光能处理数据、搞自然语言处理，更是让Agent从只会执行命令的呆子变成了能自己拿主意的聪明人，是推动 Agent 从静态执行者向动态决策者转变的关键。

许多研究人员立马就用大模型来打造AI Agent的大脑，也就是核心控制器。这样一来，它不光能感知环境、做出决策，还能用多模态感知和使用工具等策略来制订行动计划。同时，研究人员还通过思维链（CoT）、ReAct（推理并行动）和问题分解（Problem Decomposition）等逻辑框架，让这些AI Agent展现出和符号Agent一样的推理和规划能力。这些AI Agent还能通过和环境交互，从反馈中学习，获得新的交互能力。

此外，大模型的泛化能力让AI Agent能轻松应对各种任务，而且不用每次都重新学习。大模型的自然语言能力还能让不同的AI Agent顺畅交流，不管是合作还是竞争。研究发现，当多个AI Agent在同一个环境中你来我往的时候，就能催生出一些复杂的社会现象。比如，斯坦福大学的研究团队就搞出了一个由AI Agent自主搭建的虚拟社会“西部世界小镇”。

可以说，AI Agent的定义中强调的自主性、适应性、交互性、功能性都来源于大模型的海量知识和推理能力、感知和交互能力，以及通过工具来解决问题的行动能力。

可见，大模型已成为 Agent 不可或缺的一部分。大模型将赋予 Agent 更深层次的理解能力，使其能够在更复杂的环境中执行更复杂的任务，从而在各个领域发挥更大的作用，为人类带来更深层次的便利和效率。而随着大模型技术的不断进步，AI Agent的能力和应用范围也在不断扩展。

Part.4

AI Agent 带来重大影响的领域

AI Agent将改变多个行业，全球投资正推动其发展。它们很快会成为我们的好帮手。以下是AI Agent可能带来重大影响的5个领域。

1

自动办公好助手

AI Agent，不单单生成文本、图像和代码的能力强，还能连串搞定复杂任务，变身效率翻倍的办公超人。

2

客户服务革命

AI Agent正用全天候的智能服务颠覆客户支持，让企业效率和客户满意度双双提升。

3

个性化推荐

AI Agent让推荐系统更懂你，帮你找到心头好，助力商家增销，同时注重用户隐私和内容多样性。

4

流程的自动化和资源的优化。

AI Agent让制造业更智能，能省钱提效，同时，解决复杂决策和就业挑战，保证技术发展不丢人情味儿。

5

医疗保健的改革

AI Agent在医疗保健领域大有可为，能帮助医生提高诊断和治疗的效率与准确性，同时也经得起严格考验，确保精确可靠。

类似上面的行业应用，我们可以轻易地列举出几十个行业的几十种可能性。简而言之，AI Agent很快就会遍布各个行业，这不仅会改变我们的工作方式，还可能衍生出一些新的职位。所以，各位程序员得准备好学习新技能了，这样才能在变化的就业市场上站稳脚跟。

Part.5

市面上有哪些Agent框架？

市面上的AI Agent框架多种多样，它们具有不同的特性和应用场景。下面说几个知名的AI Agent框架：

· AutoGPT： 一个由OpenAI推出，允许用户利用GPT模型来自动化各种任务的开源项目。

· LangChain： 一个允许开发者利用语言模型创建能够与环境交互并执行任务的AI Agent框架。

· AutoGen： 一个框架，它通过对话Agent来解决任务，实现LLM应用程序的开发。

· Langfuse： 一个面向LLM应用程序的开源可观测性和分析解决方案。

· ChatDev： 一个虚拟软件公司，通过各种AI Agent担任不同的角色，包括首席执行官、首席产品官等。

· BabyAGI： 一个AI支持的任务管理系统示例，使用OpenAI和PineconeAPI创建。

· CAMEL： 一个专为自主和沟通Agent研究设计的开源库，支持多模态数据处理。

· SuperAGI： 一个强化学习驱动的AI Agent框架，用于构建高性能的AI Agent。

· MetaGPT： 一个将不同的角色分配给GPT，形成一个协同的软件实体来执行复杂任务的开源框架。

· ShortGPT： 一个用于自动化内容创作的框架，简化了视频制作、素材采集、语音合成和编辑任务。

Part.6

在众多 Agent 框架中

如何选择适合自己需求的框架做AI Agent？

挑个适合自己的AI代理框架得考虑老多事儿，不过看看相关书籍能给咱们指点迷津。最近，黄佳出的新书 《大模型应用与开发：动手做AI Agent》 就能帮上大忙。

这本书会带你深入探索AI Agent的世界，从技术框架到开发工具，从实战项目到最新动态，手把手教你做出7个超给力的AI Agent。书的最后，还会聊聊AI Agent的未来会是啥样。

不管是对AI Agent感兴趣的朋友，还是想在这块儿大展拳脚的研究人员、开发人员、企业高管，或者是大学里的老师和学生，都适合读这本书。你会跟着咖哥和小雪一起开启一段超有趣的AI Agent开发之旅，近距离感受GPT-4模型、OpenAI API、各种助手、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT这些前沿技术的魅力，看看AI Agent在自动办公、智能调度、知识整合和增强生成等领域的酷炫表现，一起打开人工智能时代的大门，找到那颗最耀眼的AI Agent之星！

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