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

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发布日期：2025 年 1 月 10 日 / 更新日期：2025 年 1 月 10 日 - 作者： Konrad Wolfenstein

人工智能的下一个进化阶段：自主人工智能代理征服数字世界 - 代理与模型 - 图片：Xpert.Digital

🤖🚀 人工智能的快速发展

🌟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：

谷歌英文白皮书（PDF）：“代理”——人工智能代理的结构和功能

📊⚙️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，人工智能代理的知识范围更广，这是通过所谓的“工具”连接到外部系统来实现的。它们管理会话历史记录，以根据用户请求和编排层中的决策进行多级推理和预测。 “移动”或交互被定义为交互系统和代理之间的交换。工具的集成是代理架构的一个组成部分，它们利用采用推理框架或预构建代理框架的本机认知架构。

🛠️🌐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

在推理时提供带有提示、工具和少量示例的通用模型，使其能够动态学习如何以及何时使用这些工具来执行特定任务。 ReAct 框架就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

使用 LangChain 和 LangGraph 等库可以显着简化 AI 代理的实际实现。这些开源库允许开发人员通过“链接”逻辑、推理和工具调用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

人工智能代理的未来拥有巨大的潜力。随着工具的发展和推理能力的提高，智能体将能够解决日益复杂的问题。 **“代理链”**这一战略方法将专业代理（特定领域或任务的每个专家）结合起来，其重要性将继续增长，并在各个行业和问题领域取得出色的成果。

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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