再次聊聊 AI Agents-优快云博客

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之前写过几篇关于 AI Agents 的文章，具体可参见：《一文了解：人工智能中的代理(Agents)》。鉴于目前Manus火了后，AI Agents再次点燃大家的想象。

今天再来聊聊它。

AI智能体代表着人工智能的新时代，它们远远超越了传统软件。与静态工具不同，这些智能软件代理是自主的决策实体。它们可以分析数据、规划任务、采取行动，并且能够不断适应环境——通常是在实时中完成这些任务。它们的强大之处在于：

AI智能体不仅响应指令，它们还具有主动性。它们会与环境互动，边学习边适应。AI智能体会不断从各种来源收集信息，利用记忆和专用工具来了解环境中发生的事情，并跟踪重要细节。
AI智能体通过考虑目标、角色和约束条件来决定最佳行动方案。它们可以随着情况的变化实时更新计划，这使它们比机器人流程自动化等技术更能够适应流程变化和边缘情况。
AI智能体通过使用连接的系统和其他智能代理协作来完成任务。
AI智能体被设计为工作流程中的积极参与者。它们不仅仅是工具，它们是能干、高效的队友，为所支持的团队带来真正的价值。

AI智能体的工作方式可以概括为三个步骤：感知、规划、行动。

感知（Perception）：AI智能体不断从环境中收集和处理信息，比如用户交互、关键性能指标或传感器数据。它可以在对话之间保留记忆，为多步骤计划和操作提供持续的背景。
规划（Planning）：也就是上图中的Cognition，利用语言模型，AI智能体根据对问题、目标、背景和记忆的理解，自主评估并确定行动的优先级。
行动（Action）：AI智能体利用与企业系统、工具和数据源的接口来执行任务。任务由大型语言模型或小型语言模型提供的计划来管理。为了执行任务，AI智能体可能会访问企业服务（如人力资源系统、订单管理系统或客户关系管理系统），将行动委托给其他AI智能体，或要求用户澄清。这些智能软件代理能够检测错误、修复错误，并通过多步骤计划和内部检查进行学习。

这种感知-规划-行动（PPA）的循环是自我强化的。因为AI智能体工具会不断分析过去交互的世界变化，随着时间推移，它会越来越高效和智能地工作。

根据智能体的复杂程度和应用场景，AI智能体架构可分为：

单智能体架构：就像一个独立工作的专家，适合处理单一任务，比如一个智能客服机器人专门回答用户的问题。
多智能体架构：就像一个团队合作，多个智能体各有分工，比如一个负责数据收集，一个负责分析，一个负责报告撰写，它们一起完成复杂的项目。

更多关于MAS的文章，请参考：《一文了解：多智能体系统(MAS)的演变（算法篇）》及《一文了解：多智能体系统(MAS)的演变（方法论篇）》。