AI Agent(人工智能体) 初步认识_人工智能中agent流程梳理工作叫什么

什么是AI Agent（人工智能体）

AI Agent（人工智能体）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。

简单说，AI聊天机器人主要靠“说”来回答你的问题，而AI Agent则会“动”起来完成具体的任务，就像人类助理一样，在你忙不过来的时候替你完成一些工作，区别就是用AI来驱动而不是人脑驱动。

从原理上说，AI Agent的核心驱动力是大模型，在此基础上增加规划（Planning）、记忆（Memory）和工具使用（Tool Use）三个关键组件。

智能体结构概述

 

在 LLM 支持的自主智能体系统中，LLM 充当智能体的大脑，并由几个关键组件进行补充：

规划(Planing)
子目标和分解（Subgoal and decomposition）：代理将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效地处理复杂的任务。
反思和完善（Reflection and refinement）：智能体可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。
记忆 (Memory)
短期记忆（Short-term memory）：我认为所有的上下文学习（参见提示工程）都是利用模型的短期记忆来学习。
长期记忆（Long-term memory）：这为代理提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索。
工具使用(Tools use)
代理学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。

智能体用到的关键技术

1. 大语言模型：充当智能体的大脑做决策和推理.

2. Function Calling:

一个重大挑战：处理人工智能模型返回的非结构化文本数据。

传统的解决方案，从模型输出中提取结构化数据（如 JSON）需要复杂的提示工程（Prompt）或正则表达式 (RegEx)，由于 AI 模型的不可预测性和用户输入的可变性，这可能容易出错且不一致。

现在的方案：为了解决这个问题，OpenAI推出了两项创新功能：Json模式和函数调用(Function Calling)。本文将深入研究函数调用功能，说明它如何简化从模型输出中提取结构化数据的过程，并辅以 TypeScript 代码示例。

3. 可调度的工具（Tools）

4. Vector Store 向量存储

OpenAI Function Calling工作的流程

根据OpenAI的文档，函数调用的基本步骤顺序如下：

1. 使用用户查询和函数（工具）参数中定义的一组函数来调用模型。
2. 模型可以选择调用一个或多个函数；如果是这样，内容将是一个符合您的自定义架构的字符串化 JSON 对象（注意：模型可能会产生参数）。
3. 在代码中将字符串解析为 JSON，并使用提供的参数（如果存在）调用函数。
4. 通过将函数响应作为新消息附加来再次调用模型，并让模型将结果汇总返回给用户。

参考资料

LLM Powered Autonomous Agents | Lil'Log

GPT之后下一个热点！硅谷大佬为啥追捧AI Agent？ _ 东方财富网

https://towardsdatascience.com/create-an-agent-with-openai-function-calling-capabilities-ad52122c3d12