AI Agent (智能体)指南

什么是 AI agent (AI 智能体)？
AI agent (AI 智能体) 是一种通过使用可用工具设计工作流来自主执行任务的系统。

AI agent (AI 智能体) 的功能范围远不止自然语言处理，还包括决策制定、问题求解、与外部环境交互以及执行各种操作。

AI agent (AI 智能体) 解决企业应用程序中的复杂任务，包括软件设计、IT 自动化、代码生成和对话协助。它们使用大语言模型 (LLM) 的先进自然语言处理技术，逐步理解和响应用户输入，并确定何时调用外部工具。 AI agent (AI 智能体) 平台支持客服自动响应、文档助手、业务流程协助等多种应用场景，帮助企业提升运营效率、降低运营成本，加速数字化转型。 

什么是 AI agent (AI 智能体)

设计和训练 Agentic AI 系统的开发团队。 
部署智能体并为用户提供访问权限的团队。
为 AI agent (AI 智能体) 提供要完成的具体目标并建立要使用的可用工具的用户。
考虑到用户的目标和智能体的可用工具，AI agent (AI 智能体) 随后会执行任务分解以提高性能。3本质上，智能体会创建一个包含特定任务和子任务的计划来实现复杂的目标。

对于简单任务，规划不是必要步骤。相反，智能体可以迭代地反映其响应并改进它们，而无需规划其后续步骤。

使用可用工具进行推理
AI agent (AI 智能体) 会根据它们感知到的信息来采取行动。然而，它们往往缺乏处理复杂目标中每个子任务所需的全部知识。为了弥补这一差距，它们求助于可用的工具，例如外部数据集、网络搜索、API 甚至其他智能体。

一旦收集到缺失的信息，智能体就会更新其知识库并进行自主推理。这一过程包括不断重新评估其行动计划并进行自我修正，从而做出更明智、更适配的决策。

为了帮助说明这一过程，请想象一个用户正在计划自己的假期。用户要求 AI agent (AI 智能体)预测明年哪一周的天气最适合它们在希腊的冲浪之旅。

由于作为智能体核心的 LLM 模型并不专用于天气模式，因此它不能仅仅依赖其内部知识。因此智能体从外部数据库中收集信息，该数据库包含希腊过去几年的每日天气报告。

尽管可获得这些新信息，但智能体依然无法确定冲浪的最佳天气条件，因此会创建了下一子任务。对于该子任务，智能体会与专门负责冲浪的外部智能体进行通信。假设在此过程中，智能体了解到涨潮、阳光明媚的天气外加几乎无雨的情况下可提供最佳冲浪条件。

智能体现在可以组合从其工具中学到的信息来识别模式。它可以预测明年希腊的哪一周可能会有高浪、晴天和较低的降雨可能性。然后将这些发现呈现给用户。这种工具之间的信息共享使 AI agent (AI 智能体) 比传统的 AI 模型更通用。3

学习与反思
AI agent (AI 智能体) 会使用其他 AI agent (AI 智能体) 和“人在回路”(HITL) 等反馈机制来提高其响应的准确性。为强调这一点，让我们回到之前的冲浪示例。在智能体对用户形成响应之后，它会将学习到的信息与用户的反馈一同存储，以便提高性能并根据用户对未来目标的偏好进行相应调整。

如果使用了其他智能体来实现此目标，它们的反馈也可能会被使用。多智能体反馈在最大限度缩短人类用户提供指导所花费的时间方面特别有用。但是，用户也可在整个智能体的动作和内部推理过程中提供反馈，以使结果与预期目标更趋一致。2

反馈机制提高了 AI agent (AI 智能体) 的推理能力和准确性，这通常被称为迭代改进。3为了避免重复同样的错误，AI agent (AI 智能体) 还可以在知识库中存储有关先前障碍解决方案的数据。