LLM大模型技术实战8：以AI Agent重塑人机交互，探索LLM落地新场景_llm agent 可否和用户交互提供数据

未来是Agent的世界，在今天的Agent进程下，依然重复昨天AI的故事，私有化部署将面临挑战。AI Agent正在以各种方式迅速进入我们的生活，将在未来几年内彻底改变我们的生活方式。

一、什么是AI Agent (LLM Agent)

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1.1 AI Agent 的定义

在LLM语境下，Agent可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。它使用大型语言模型（LLM）作为其核心计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之，Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。

Agent并非ChatGPT升级版，它不仅告诉你“如何做”，更会帮你去做。如果CoPilot是副驾驶，那么Agent就是主驾驶。

一个精简的Agent决策流程，用函数表达式：

Agent：P（感知）—> P（规划）—>A（行动）

类似人类“做事情”的过程，Agent的核心功能，可以归纳为三个步骤的循环：感知（Perception）、规划（Planning）和行动（Action）。

感知（Perception）是指Agent从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力，规划（Planning）是指Agent为了某一目标而作出的决策过程，行动（Action）是指基于环境和规划做出的动作。

其中，Policy是Agent做出Action的核心决策，而行动又通过观察（Observation）成为进一步Perception的前提和基础，形成自主的闭环学习过程。

这一过程就像马克思主义的“实践论”：“认识从实践开始，经过实践得到了理论的认识，再回到实践中去。”Agent也在知行合一中进化。

一个更完整的Agent，一定是与环境充分交互的，它包括两部分——一是Agent的部分，二是环境的部分。此刻的Agent就如同物理世界中的“人类”，物理世界就是人类的“外部环境”。

可以想象，人类与外部环境交互的过程：我们基于对这个世界的全部感知，推导出其隐藏的状态，并结合自己的记忆和对世界的知识理解，进而做出Planning、决策和行动；而行动又会反作用于环境，给我们新的反馈，人类结合对反馈的观察，继而再做决策，以此循环往复。

最直观的公式：

Agent = LLM+Planning+Feedback+Tool use

其中，在做 Planning 的过程中，除了基于现在的状态，还有要记忆、经验，一些对过往的反思和总结，同时还有世界知识。

对比今天的ChatGPT，它其实并非Agent，而是一个通用的世界知识，即用来做 Planning 的知识源，它没有基于具体的环境状态，也没有Memory，Experience和Reflection。

当然，ChatGPT基于自身的知识可以做逻辑推理和一定的规划，也可以加向量数据库解决推理问题，加 Reflection 让过程更丰富，如此看来，可将ChatGPT这个端到端的黑盒子变得显性化一点儿——其实符号就是一个非常显性的系统，基于此可以定向纠错，定向提升。

对于Feedback，Agent基于Action得到正向的或试错的反馈、阶段性结果或奖励。Feedback有多种形式，如果将与我们聊天的ChatGPT视为一个Agent，我们在文本框中敲入的回复就是一种Feedback，只不过是一种文本形式的Feedback，此时我们对于ChatGPT来说，就是一种环境。RLHF也是一种环境，一种极度简单的环境。

“人类之所以是人类，因为他会使用工具。”

作为智能体， Agent 也可以借助外部工具扩展功能，使其能够处理更加复杂的任务。比如LLM使用天气API来获取天气预报信息。如果不调用外部工具，Action和Feedback也可以直接通过学习Policy，应对环境。

可见Agent是真正主动释放LLM潜能的关键。LLM作为核心，Agent为LLM提供了行动的主观能动性。

1.2 AI Agent 的主要组成部分：

在LLM赋能的自主agent系统中(LLM Agent)，LLM充当agent大脑的角色，并与若干关键组件协作 。

规划（planning）

• 子目标分解：agent将大任务拆分为更小的可管理的子目标，使得可以有效处理复杂任务。

• 反思与完善：agent对历史动作可以自我批评和自我反思，从错误中学习并在后续步骤里完善，从而改善最终结果的质量。

记忆（Memory）

• 短期记忆：上下文学习即是利用模型的短期记忆学习

• 长期记忆：为agent提供保留和召回长期信息的能力，通常利用外部向量存储和检索实现

工具使用（tool use）

• 对模型权重丢失的信息，agent学习调用外部API获取额外信息，包括当前信息、代码执行能力、专有信息源的访问等等

行动（Action）

• 行动模块是智能体实际执行决定或响应的部分。面对不同的任务，智能体系统有一个完整的行动策略集，在决策时可以选择需要执行的行动，比如广为熟知的记忆检索、推理、学习、编程等。

二、AI Agent的意义

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2.1 人机协同模式

基于大模型的Agent不仅可以让每个人都有增强能力的专属智能助理，还将改变人机协同的模式，带来更为广泛的人机融合。生成式AI的智能革命演化至今，从人机协同呈现了三种模式：

（1）嵌入（embedding）模式。用户通过与AI进行语言交流，使用提示词来设定目标，然后AI协助用户完成这些目标，比如普通用户向生成式AI输入提示词创作小说、音乐作品、3D内容等。在这种模式下，AI的作用相当于执行命令的工具，而人类担任决策者和指挥者的角色。

（2）副驾驶（Copilot）模式。在这种模式下，人类和AI更像是合作伙伴，共同参与到工作流程中，各自发挥作用。AI介入到工作流程中，从提供建议到协助完成流程的各个阶段。例如，在软件开发中，AI可以为程序员编写代码、检测错误或优化性能提供帮助。人类和AI在这个过程中共同工作，互补彼此的能力。AI更像是一个知识丰富的合作伙伴，而非单纯的工具。

实际上，2021年微软在GitHub首次引入了Copilot（副驾驶）的概念。GitHub Copilot是一个辅助开发人员编写代码的AI服务。2023年5月，微软在大模型的加持下，Copilot迎来全面升级，推出Dynamics 365 Copilot、Microsoft 365 Copilot和Power Platform Copilot等，并提出“Copilot是一种全新的工作方式”的理念。工作如此，生活也同样需要“Copilot”，“出门问问”创始人李志飞认为大模型的最好工作，是做人类的“Copilot”。

**（3）智能体（Agent）模式。**人类设定目标和提供必要的资源（例如计算能力），然后AI独立地承担大部分工作，最后人类监督进程以及评估最终结果。这种模式下，AI充分体现了智能体的互动性、自主性和适应性特征，接近于独立的行动者，而人类则更多地扮演监督者和评估者的角色。

人类与AI协同的三种方式

从前文对智能体记忆、规划、行动和使用工具四个主要模块的功能分析来看，智能体模式相较于嵌入模式、副驾驶模式无疑更为高效，或将成为未来人机协同的主要模式。

基于Agent的人机协同模式，每个普通个体都有可能成为超级个体。超级个体是拥有自己的AI团队与自动化任务工作流，基于Agent与其他超级个体建立更为智能化与自动化的协作关系。现在业内不乏一人公司、超级个体的积极探索。

2.2 AI Agent与软件开发

AI Agent将使软件架构的范式从面向过程迁移到面向目标。现有的软件（包括APP）通过一系列预定义的指令、逻辑、规则和启发式算法将流程固定下来，以满足软件运行结果符合用户的预期，即用户按照指令逻辑一步一步操作达成目标。这样一种面向过程的软件架构具有高可靠性、确定性。但是，这种面向目标的架构只能应用于垂直领域，而无法普遍应用到所有领域，因此标准化和定制化之间如何平衡也成为SaaS行业面对的难题之一。

软件架构范式迁移

AI Agent范式将原本由人类主导的功能开发，逐渐迁移为以AI为主要驱动力。以大模型为技术基础设施，Agent为核心产品形态，把传统软件预定义的指令、逻辑、规则和启发式算法的任务层级演变成目标导向的智能体自主生成。这样一来，原本的架构只能解决有限范围的任务，未来的架构则可以解决无限域的任务。未来的软件生态，不仅是最上层与所有人交互的媒介是Agent，整个产业的发展，无论是底层技术，商业模式，中间组件，甚至是人们的生活习惯和行为都会围绕Agent来改变，这就是Agent-Centric时代的开启。

RPA范式（Robotic Process Automation）与APA范式（Agentic Process Automation）的比较

三、常见AI Agent框架或者应用

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3.1 AutoGPT

可以说是LLM Agent的鼻祖了。Auto-GPT是一个实验性的开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的能力。这个程序由GPT-4驱动，将LLM“思想”连接在一起，以自主地实现您设置的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的最早示例之一，Auto-GPT突破了人工智能的极限，将AI进程推向了新高度 – 自主人工智能。

https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

3.2 AutoGen

微软发布的AutoGen agent是可定制的、可对话的，并能以各种模式运行，这些模式采用 LLM、人类输入和工具的组合。使用 AutoGen，开发人员还可以灵活定义agent交互行为。自然语言和计算机代码都可用于为不同的应用编程灵活的对话模式。AutoGen 可作为一个通用框架，构建具有不同复杂性和 LLM 能力的各种应用。实证研究证明了该框架在许多样本应用中的有效性，应用领域包括数学、编码、问答、运筹学、在线决策、娱乐等。

https://github.com/microsoft/autogen

3.3 ChatDev

清华大学 NLP 实验室联合面壁智能等科研机构研发的一个大模型驱动的全流程自动化软件开发框架。ChatDev (Chat-powered Software Development)。ChatDev 拟作一个由多智能体协作运营的虚拟软件公司，在人类“用户”指定一个具体的任务需求后，不同角色的智能体将进行交互式协同，以生产一个完整软件（包括源代码、环境依赖说明书、用户手册等）。这一技术为软件开发自动化提供了新的可能性，支持快捷高效且经济实惠的软件制作，未来将有效地将部分人力从传统软件开发的繁重劳动中解放出来。

GitHub - OpenBMB/ChatDev: Create Customized Software using Natural Language Idea (through LLM-powered Multi-Agent Collaboration)

3.4 XAgent

GitHub - OpenBMB/XAgent: An Autonomous LLM Agent for Complex Task Solving

XAgent是面壁智能联合清华大学 NLP 实验室共同研发开源的基于LLM的自主智能体，可以自动解决各种任务。它被设计为一个通用的智能体，可以应用于各种任务，终极目标是创建一个可以解决任何给定任务的超级智能体。换句话说，打造的是超级无敌的多边形战士，不是单独为某个任务设计的特定智能体。

3.5 GPT-engineer

GitHub - gpt-engineer-org/gpt-engineer: Specify what you want it to build, the AI asks for clarification, and then builds it.

3.6 HuggingGPT

HuggingGPT也是一个老牌的AI Agent项目了，主要思路为利用LLM的框架（例如。ChatGPT）来连接机器学习社区中的各种AI模型（例如huggingface）来解决人工智能任务。

网址：HuggingGPT - a Hugging Face Space by microsoft

论文：HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face

四、AI Agent的展望与挑战

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4.1 展望

AI Agent是人工智能成为基础设施的重要推动力。回顾技术发展史，技术的尽头是成为基础设施，比如电力成为像空气一样不易被人们察觉，但是又必不可少的基础设施，还如云计算等。当然这个要经历以下三个阶段：创新与发展阶段–新技术被发明并开始应用；普及与应用阶段–随着技术成熟，它开始被广泛应用于各个领域，对社会和经济产生深远影响；基础设施阶段–当技术变得普及到几乎无处不在，它就转变成了一种基础设施，已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。几乎所有的人都认同，人工智能会成为未来社会的基础设施。而智能体正在促使人工智能基础设施化。这不仅得益于低成本的Agent软件生产优势，而且因为Agent能够适应不同的任务和环境，并能够学习和优化其性能，使得它可以被应用于广泛的领域，进而成为各个行业和社会活动的基础支撑。

人工智能智能体应用一览图

Agent下一步可能会朝着两个方向同时迭代。一是与人协助的智能体，通过执行各种任务来协助人类，侧重工具属性；二是拟人化方向的迭代，能够自主决策，具有长期记忆，具备一定的类人格特征，侧重于类人或超人属性。

4.2 挑战

从技术优化迭代和实现上来看，AI Agent的发展也面临一些瓶颈。

技术方面，LLM模型仍然不够强大，即使是最强大的GPT4在AI Agent应用时，仍然面临以下一些问题：

• 上下文长度有限：上下文容量有限，限制了历史信息、详细说明、API 调用上下文和响应的包含。系统的设计必须适应这种有限的通信带宽，而从过去的错误中学习的自我反思等机制将从长或无限的上下文窗口中受益匪浅。尽管向量存储和检索可以提供对更大知识库的访问，但它们的表示能力不如充分关注那么强大。

• 长期规划和任务分解的挑战：长期规划和有效探索解决方案空间仍然具有挑战性。LLM在遇到意外错误时很难调整计划，这使得它们与人类相比（从试错中学习）不太稳健。

• 自然语言接口的可靠性：当前的Agent系统依赖自然语言作为LLM与外部组件（例如内存和工具）之间的接口。然而，模型输出的可靠性值得怀疑，因为LLM可能会出现格式错误，并且偶尔会表现出叛逆行为（例如拒绝遵循指示）。因此，大部分Agent演示代码都专注于解析模型输出。

其次，太烧钱了，尤其是多智能体。斯坦福的虚拟小镇一个Agent一天需要消耗20美金价格的token数，因为其需要记忆和行动的思考量非常大。这一价格是比很多人类工作者更高的，需要后续Agent框架和LLM推理侧的双重优化。

还有就是现阶段在很多场景，使用AI Agent对比Copilot模式的最终效果，还看不到非常大的提升，或者说能覆盖增加成本的提升。大部分AI Agent技术还都是研究阶段。

最后，这些发展趋势预示着AI Agent可能面临诸如安全性与隐私性、伦理与责任、经济和社会就业影响等多方面的挑战。别的不说，对很多人的个人职业生涯的长期影响。

以ChatGPT的发布为分水岭，全球自由职业平台上的写作/编辑类从业者的数量和收入都进入了断崖式下跌的轨道

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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