RAG（檢索增強生成）與Agent（智能體），是大模型應用領域最被認可與看好的主流應用形態。本篇文章，我們將用通俗易懂的語言，教你快速認識AI Agent。

盡管大部分人是在LLM（大語言模型）興起后才接觸AI Agent，但它并不是一個全新的概念，只是因為LLM給AI Agent帶來了全新的可能與突破。所以，本文的AI Agent，也是特指基于LLM的自主型人工智能實體。

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為什么需要Agent？

大模型已經非常強大，能夠生成內容、回答問題甚至協助編程。那么，為什么我們還需要 AI Agent？

簡單的說，大模型就像一個“超級大腦”，知識豐富、能力強大，但它的問題是“只懂回答，不懂行動”。

你可以讓它生成一篇文章、回答一個問題，但如果你希望它主動完成一系列復雜任務，僅靠大模型自身是不夠的。

比如，你可以問大模型：

“如何調查與獲取競爭對手產品的信息？”

甚至也可以結合RAG，讓大模型來回答：

“總結我們公司最新某某產品的特點？”

但是，如果你讓大模型完成如下任務：

“對比A公司競品與我公司產品的差異，把結果發送到我郵箱。“

這時，大模型就無能為力了。原因是它只有聰明的“大腦”，但卻沒有“手腳”、也沒有“工具”，因此無法自主的完成任務。

所以，AI需要這樣的進化：

這就是為什么需要Agent——

因為，我們需要AI不僅是被動的回答問題，更需要能夠主動的解決問題。

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什么是Agent？

所以，AI Agent（智能體）是一種能利用大模型進行自主的任務規劃、決策與執行的系統。

它的核心思路，是讓人工智能不僅能回答問題，還能像人一樣主動完成一系列關聯性的任務。不僅有聰明的“大腦”，還有靈活的“手腳”，必要的時候還會使用“工具”。

如果說大模型像一位百科全書式的學者，而AI Agent就像一個“辦事能力強的大管家”。

這位管家會根據你的需求，把任務拆解成多個步驟，并主動找到資源或工具來完成。

比如這個任務：

“對比A公司與我公司產品的差異，把結果發送到我郵箱。“

Agent會借助大模型規劃任務步驟并執行：

1. 先從互聯網搜索A公司產品信息（使用Web搜索工具）；

2. 再從企業知識庫檢索我公司信息（使用本地查詢工具）；

3. 生成對比報告（讓大模型完成）；

4. 發送郵件到郵箱（使用郵件發送工具）。

可以看到，基于大模型的AI Agent，就是把強大的語言模型和一套可以主動行動的機制結合起來，讓它不僅能“懂”能“想”，還會“做”。

所以Agent與大模型之間的區別可以總結為：

• 大模型只是一個大腦，而Agent是一個完整體
  

• 大模型只會告訴你怎么做，而Agent會幫你做

• 模型本身不會使用工具，而Agent會使用工具

• 大模型通常不會記憶，而Agent則具備記憶能力

• Agent借助大模型來實現理解與規劃能力

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Agent的常見應用場景？

AI Agent可以在很多場景下發揮作用，包括但不限于個人助理、客戶服務、市場營銷、決策支持、游戲仿真、智能家居、無人駕駛、機器人等。

以下是一些實際的例子：

1.智能客服

比如一家公司需要全天候解答客戶問題。AI Agent可以根據客戶問題調用大模型生成答案，還能主動查詢庫存信息、處理訂單甚至提供物流狀態。

2.編程助手

開發人員需要解決某個技術問題，AI Agent不僅能提供代碼示例，還能直接運行代碼，調試錯誤，甚至優化性能。

3.個人助理

Agent可以幫你管理日程、訂餐、處理郵件、監控股票市場，并根據你的偏好提供個性化建議，而不只是回答問題。

4.智能家居

家庭中的Agent可以連接燈光、空調、安防攝像頭等設備，根據家庭成員的指令與設定，主動調節環境，控制家具設備。

5.科學研究

在科研領域，AI Agent可以自動收集最新文獻、設計實驗流程、分析實驗數據，并生成總結報告。

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Agent的基本工作原理？

AI Agent的工作原理，可以總結為以下幾個步驟：

1.輸入理解：用戶提出一個任務（比如發送一份產品對比報告），Agent首先借助大模型對用戶輸入指令進行理解和解析，識別任務目標和約束條件。

2.任務規劃：基于理解的目標，Agent 會規劃完成任務的步驟，并決定采取哪些行動。這可能涉及將目標分解成多個子任務，確定任務優先級與執行順序等（如獲取競品信息、查詢企業產品信息、生成對比報告、發送電子郵件）。

3.任務執行與反饋：通過大模型或外部工具完成每個子任務（如調用搜索引擎、查詢數據庫、生成對比結果、調用電子郵件發送服務）；在此過程中，Agent會搜集與觀察子任務結果，及時處理問題，必要時對任務進行調整（如任務執行發生了錯誤，可能會進行多次迭代嘗試）。

4.任務完成與交付：將任務的結果匯總并輸出（如生成對比報告與郵件發送回執）。

當然，這只是Agent的核心處理流程。在實際應用中，根據環境與需求的差異，可能存在高度定制且復雜的Agent工作流。

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Agent系統的基本組成？

獲得廣泛認可的Agent架構，來自于OpenAI公司的總結：

可以總結成：

Agent = LLM + 記憶 + 規劃技能 + 工具使用

1.大模型：提供核心的語言理解、推理與生成能力，是整個Agent的“大腦”。

2.任務規劃：對復雜任務借助大模型進行分解、規劃和調度，并及時觀察子任務執行的結果與反饋，對任務及時調整。

3.工具使用：與外部工具（如API、數據庫、硬件設備）進行交互，擴展智能體的能力，執行任務，相當于Agent的“手腳”。

4.記憶：這是Agent的“存儲器”，可用來存儲短期的記憶（如一次任務過程中的多次人類交互）或長期記憶（如記錄使用者的任務歷史、個人信息、興趣偏好等）。

除此之外，通常Agent還需要提供一個直觀的入口，讓用戶可以方便地給Agent下達指令或查看結果。這個入口，可以是可視化的文字輸入、語音輸入，或者對外開放的API接口。

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Agent面臨最大的挑戰？

LLM的高速發展給Agent開辟了新的天地，但必須看到，當前AI Agent仍然處于技術積累與實驗階段。

盡管很多大模型廠家推出了Agent平臺甚至商店，但主要集中在個人助理、娛樂、寫作等對可靠性與確定性相對較低的領域，而在真正的生產力場景，還面臨眾多挑戰。

而最主要的問題來自：

AI Agent將LLM作為核心組件，用于理解用戶需求、計劃任務、生成響應并執行操作。但在一些對準確性、可預測性、可追溯性要求極高的場景中，LLM的不確定性會帶來一些潛在問題。

• 錯誤的任務規劃

  LLM誤解了用戶的意圖或語義，可能會導致錯誤的計劃與結果

• 錯誤的工具調用

  如果LLM生成了錯誤的工具調用邏輯，可能會導致任務失敗

• 生成錯誤的建議

  在醫療、法律、金融等需要高度準確的領域，不確定性可能帶來嚴重后果

• 安全與倫理問題

  LLM可能會根據不完整的上下文生成帶有潛在風險甚至違反倫理的建議

• 穩定性和可重復性

  在工業應用中，系統的行為需要可重復且穩定，而LLM由于其生成概率特性，可能在相同條件下輸出不同的結果

在模型廠家、開發工具提供商、應用開發商的共同努力下，這些問題正在不斷得到優化與改善。

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Agent未來的發展趨勢？

AI Agent雖然還處于發展的初期，但未來潛力巨大。簡單展望其發展趨勢：

1.更強的自主性與智能化

隨著技術進步，AI Agent將擁有更強的人類意圖理解、邏輯推理和復雜任務處理能力，能夠在更多場景下自主決策，執行多樣的任務。

2.深度行業化與定制化

更多的領域與行業會定制化自己的AI Agent，比如IT領域的開發助手、醫療領域的診斷助手、智能家居的家庭助手、智能實體機器人等。

3.更強的個性化，人性化

AI Agent會具備更強的個性化能力，能夠在與使用者的長期交互中學習使用者的習慣、個人信息與興趣偏好等，以提供更貼心的服務。

4. 持續學習和自適應能力

AI Agent將具備持續學習的能力，能夠根據環境變化和新數據進行自我調整和優化，持續提升自身的智能水平。

5. 倫理與法規考量更受重視

隨著AI Agent的普及，對隱私、安全和倫理的關注將促使相關法規和標準的制定，確保AI技術的負責任發展。

AI Agent的出現，為人工智能技術賦予了主動行動的能力，讓它從“被動回答問題”進化到“主動完成任務”。無論是個人生活、企業運營還是科學研究，AIAgent都在逐步展現它的潛力。可以預見，隨著技術的不斷進步，AI Agent將成為我們工作和生活中不可或缺的助手。

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