人工智能的新高度：自主人工智能代理正在征服数字世界——人工智能代理与人工智能模型

🌟近年来人工智能（AI）的快速发展在图像识别、语言处理和内容生成等领域取得了令人瞩目的进步。但人工智能的未来远远超出了针对特定任务训练的孤立模型。我们正处于一个新时代的开始，智能系统能够独立思考、行动并与环境交互：人工智能代理时代。

🧑‍🍳🏗️ 厨师作为认知架构的隐喻

想象一下一位经验丰富的厨师在繁忙的餐厅厨房里。他的目标是为客人创造精美的菜肴。这个过程涉及一系列复杂的计划、执行和调整。他记录信息——客人的订单、食品储藏室和冰箱中可用的食材。然后，他考虑可以利用现有资源和知识准备哪些菜肴。最后他开始行动，切菜、调味、煎肉。他在整个过程中进行调整，当原料不足或收到客人的反馈时调整他的计划。他之前行动的结果决定了他未来的决定。这个信息获取、计划、执行和适应的循环描述了厨师用来实现其目标的独特认知架构。

🛠️🤔 人工智能代理如何思考和行动

就像这位厨师一样，人工智能代理可以使用认知架构来实现他们的目标。他们迭代地处理信息，做出明智的决策，并根据之前的结果优化下一步。这些认知架构的核心是负责管理内存、状态、推理和规划的层。它使用先进的提示技术和相关框架来指导推理和规划，使代理能够更有效地与其环境交互并完成复杂的任务。

适合：

• 英语中的Goolge白皮书（PDF）：“代理” - AI代理的结构和功能

📊⚙️传统AI模型和AI代理的区别

简单的人工智能模型和这些高级代理之间的区别至关重要。传统模型仅限于训练数据中包含的知识。他们根据用户的即时查询做出个人结论或预测。除非明确实现，否则它们不会维护会话历史记录或连续上下文，例如聊天历史记录。它们还缺乏与外部系统本地交互或执行复杂逻辑过程的能力。尽管用户可以通过巧妙的提示和推理框架（例如 Chain-of-Thought 或 ReAct）来引导模型做出更复杂的预测，但实际的认知架构并不是固有地锚定在模型中的。

相比之下，AI代理具有扩展的知识范围，这是通过与外部系统通过所谓的“工具”联系而实现的。他们管理会话历史记录，以根据编排层中的用户查询和决策来实现多阶段结论和预测。 “火车”或交互作用定义为交互系统与代理之间的交换。工具的集成是代理体系结构不可或缺的一部分，它们使用使用推理框架或预制代理框架的本机认知体系结构。

🛠️🌐工具：通往现实世界的桥梁

这些工具是代理如何与外界交互的关键。传统语言模型虽然在处理信息方面表现出色，但缺乏直接感知或影响现实世界的能力。这限制了它们在需要与外部系统或数据交互的情况下的有用性。您可以说，语言模型的好坏取决于它从训练数据中学到的东西。无论向模型输入多少数据，它都缺乏与外界交互的基本能力。工具可以弥补这一差距，并实现与外部系统的实时、上下文交互。

🛠️📡 扩展：API 的标准化桥梁

人工智能代理可以使用不同类型的工具。扩展在 API 和代理之间提供了一个标准化的桥梁，允许 API 无缝运行，无论其底层实现如何。想象一下开发一个代理来帮助用户预订航班。您想要使用 Google Flights API，但不确定代理应如何向此 API 端点发出请求。一种方法是实现解析用户请求并调用 API 的自定义代码。然而，这很容易出错并且难以扩展。更可靠的解决方案是使用扩展。扩展使用示例来教导代理如何使用 API 端点以及成功调用需要哪些参数。然后，代理可以在运行时决定哪个扩展最适合解决用户查询。

💻📑 特点：结构化任务和可重用性

函数在概念上与软件开发中的函数类似。它们是独立的代码模块，执行特定任务并且可以在必要时重用。在代理的上下文中，模型可以从一组已知函数中进行选择，并决定何时使用哪些参数调用哪个函数。但是，与扩展不同，模型在使用函数时不会直接进行 API 调用。执行发生在客户端，使开发人员能够更好地控制应用程序中的数据流。当 API 调用必须在直接代理架构流程之外进行、安全或身份验证限制阻止直接调用、或者时间或操作限制导致实时执行不可能时，这尤其有用。函数也非常适合以结构化格式（如 JSON）格式化模型的输出，这使得其他系统更容易进一步处理它。

🧠📚 静态知识的问题以及通过数据存储的解决方案

数据存储解决了语言模型静态知识的局限性。将语言模型视为包含其训练数据的巨大图书库。与不断增加新书的真实图书馆相比，这些知识是静态的。

数据存储使代理能够访问更加动态和及时的信息。开发人员可以以其本机格式提供附加数据，从而消除耗时的数据转换、模型重新训练或微调。数据存储将传入文档转换为向量嵌入，代理可以使用向量嵌入来提取所需的信息。

使用数据存储的一个典型示例是检索增强生成 (RAG)，其中代理可以访问各种数据格式，包括网站内容、结构化数据（PDF、Word 文档、CSV 文件、电子表格）和非结构化数据（HTML、 PDF、TXT）。该过程包括为用户请求生成嵌入，将这些嵌入与矢量数据库的内容进行比较，检索相关内容，并将其传递给代理以制定响应或操作。

🎯🛠️ 代理的工具使用和学习方法

代理响应的质量直接取决于他或她理解和执行这些不同任务的能力，包括选择正确的工具并有效使用它们。为了提高模型选择合适工具的能力，存在各种有针对性的学习方法：

1. 情境学习

提示了一个通用模型，具有及时的工具和一些示例，这意味着它可以“动态”学习这些工具的方式以及何时用于特定任务。 React框架是这种方法的一个例子。

2. 基于检索的情境学习

更进一步，使用从外部存储检索到的最相关的信息、工具和相关示例动态填充模型提示。

3.基于微调的学习

涉及在推理之前使用更大的特定示例数据集训练模型。这有助于模型在收到用户请求之前了解何时以及如何应用某些工具。

这些学习方法的结合可实现强大且适应性强的解决方案。

🤖🔧 AI代理开发和开源解决方案

Langchain和Langgraph等库可以大大简化AI代理的实际实施。这些开源库使开发人员能够通过逻辑，推理和工具调用的“链接”序列来创建复杂的代理。

例如，使用 SerpAPI（用于 Google 搜索）和 Google Places API，代理可以通过首先查找有关特定事件的信息，然后查找相关地点的地址来响应用户的多步骤查询。

🌐⚙️ AI 代理的生产和平台

对于生产应用程序开发，Google Vertex AI 等平台提供了完全托管的环境，为代理创建提供了所有基本元素。使用自然语言界面，开发人员可以快速定义其代理的关键元素，包括目标、任务说明、工具和示例。

该平台还提供用于测试、评估、测量性能、调试和提高已开发代理的整体质量的开发工具。这使得开发人员能够专注于构建和完善他们的代理，而基础设施、部署和维护的复杂性则由平台处理。

🌌🚀 人工智能代理的未来：代理链和迭代学习

AI代理的未来具有巨大的潜力。随着工具的进一步开发和推理技能的提高，代理商将能够解决日益复杂的问题。 **“代理链” **的一种战略方法，其中专门的代理商 - 特定领域或特定任务的每个专家都将继续提高到重要性，并在各个行业和问题领域都能取得出色的成果。

需要强调的是，开发复杂的代理架构需要迭代方法。实验和改进是找到满足特定业务需求和组织需求的解决方案的关键。

尽管由于底层模型的生成性质，没有两个代理是完全相同的，但通过利用这些基本组件的优势，我们可以创建强大的应用程序，扩展语言模型的功能并增加真正的价值。人工智能从被动模型到主动智能代理的旅程才刚刚开始，可能性似乎是无限的。

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⚙️近年来，人工智能（AI）的发展经历了非凡的动态。特别是，“代理人”的概念提出了新的互动和解决问题的水平。代理不仅仅是模型。它们是通过与世界互动，处理信息并做出决定来追求目标的自主系统。在下文中，该概念由代理分析，并补充了提高性能的创新方法。

🚀 什么是代理？

代理可以定义为尝试通过观察以及与其环境交互来实现目标的软件应用程序。与简单响应请求的传统模型不同，代理能够主动采取行动并独立决定如何实现其目标。

✨ 代理的核心组件

• 模型：代理的核心元素是语言模型，它充当决策者。该模型本质上可以是通用的，也可以是专门针对特定用例定制的。
• 工具：工具通过提供对外部数据源或函数的访问来扩展模型的功能。例如 API 集成或数据库。
• 编排层：该层控制代理如何收集信息、处理信息和执行操作。它形成了代理的“大脑”，整合了逻辑、记忆和决策。

🧠 代理人与模型

代理和简单模型之间的根本区别在于它们处理信息的方式：

• 模型：仅限于基于推理的答案，并且仅使用训练数据。
• 代理：利用工具获取实时信息并执行多轮交互等高级任务。

🔧 通过工具扩展功能

🌐 扩展

扩展是 API 和代理之间的接口。它们允许代理进行 API 调用，而无需复杂的自定义代码。

⚙️特点

与扩展不同，函数在客户端执行。这些为开发人员提供了对数据流的控制并支持特定逻辑的实现。

📊 数据库

通过集成矢量数据库，代理可以动态访问结构化和非结构化数据，以提供更精确和上下文相关的答案。

📈 通过有针对性的学习提高绩效

为了提高代理的效率，有多种学习方法：

1. 上下文学习：使模型能够在推理期间直接学习和应用工具和示例。
2. 基于检索的上下文学习：将动态数据检索与模型相结合以访问上下文信息。
3. 微调：通过有针对性的数据添加，针对特定任务优化模型。

🔮 代理商的未来潜力

代理的发展远远超出了以前的应用。未来，代理商可能会在以下领域改变游戏规则：

• 医疗保健：代理人可以提供个性化的诊断和治疗计划。
• 教育：动态学习平台可以通过响应每个学生需求的代理来实现。
• 经济：通过代理的使用可以彻底改变公司的自动化流程和决策。

🏁 代理代表了人工智能的革命性进步

代理将模型与工具、逻辑和决策能力相结合，代表了人工智能的革命性进步。它们提供的可能性几乎是无限的，并且在日益依赖数据和自动化的世界中，它们的重要性将继续增长。

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