AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体

在大模型平台中，“Agent”通常指的是基于大型预训练模型构建的一种智能实体或软件系统，它能够执行一系列复杂的任务。这些任务可能包括但不限于理解和生成自然语言、决策制定、交互式对话、执行具体操作（如在GUI环境中操作）、数据检索、知识推理等。

Agent的核心特征：

1. 感知环境：Agent可以通过传感器（如摄像头、麦克风或数据接口）收集关于其环境的信息，环境可以是虚拟的（如互联网、数据库）或物理的（如真实世界）。

2. 自主决策：Agent能够根据收集到的信息独立地做出决策，这些决策旨在完成特定的任务或目标。

3. 执行行动：Agent能够通过执行器（如机器人的机械臂、计算机程序的API调用）在环境中采取行动。

4. 学习与适应：Agent能够从经验中学习，不断优化其行为策略，以提高未来任务的性能。

Agent的组成部分：

• 规划（Planning）：Agent需要有计划能力，即能够设定目标并规划如何达到这些目标。

• 行动（Action）：Agent需要有执行能力，能够采取具体步骤实施计划。

• 工具（Tools）：Agent可能依赖于外部工具或API来增强其功能，如查询数据库、执行代码、访问特定信息源等。

• 记忆（Memory）：Agent可能有记忆组件，用于存储过去的经验和知识，以便在未来的决策中使用。

• 评估（Check）：Agent有能力评估自己的行动结果，以确定是否达到预期目标，并根据需要调整策略。

Agent的应用场景：