人工智能的下一阶段：自主人工智能代理征服数字世界——人工智能代理与人工智能模型

Konrad Wolfenstein

1年前

人工智能演进的下一阶段：自主AI代理征服数字世界——代理与模型之争——图片来源：Xpert.Digital

🤖🚀 人工智能的快速发展

🌟 近年来，人工智能（AI）的飞速发展在图像识别、语音处理和内容生成等领域取得了令人瞩目的成就。但人工智能的未来远不止于为特定任务训练的孤立模型。我们正迈入一个新时代的开端，在这个时代，智能系统能够独立思考、行动并与环境互动：这就是人工智能代理的时代。.

🧑‍🍳🏗️ 厨师作为认知架构的隐喻

想象一下，一位技艺精湛的厨师在熙熙攘攘的餐厅厨房里忙碌着。他的目标是为客人烹制美味佳肴。这个过程包含一系列复杂的步骤：计划、执行和调整。首先，他收集信息——客人的订单、储藏室和冰箱里现有的食材。接下来，他思考如何利用现有资源和自身知识烹制菜肴。最后，他开始行动，切菜、调味、煎肉。在整个过程中，他不断调整，根据食材的消耗情况或客人的反馈优化计划。之前的行动结果会影响他未来的决策。这种信息收集、计划、执行和调整的循环，构成了厨师实现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，人工智能体可以利用认知架构来实现目标。它们迭代地处理信息，做出明智的决策，并根据过去的经验优化下一步行动。这些认知架构的核心是一个负责管理记忆、状态、推理和规划的层。它利用先进的提示技术和相关框架来指导推理和规划，使智能体能够更有效地与环境交互并完成复杂的任务。.

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谷歌白皮书（PDF）英文版：“智能体”——人工智能智能体的结构和功能

📊⚙️ 传统人工智能模型与人工智能代理之间的区别

区分简单的AI模型和这些高级智能体至关重要。传统模型的知识仅限于训练数据中包含的知识。它们只能根据用户的即时请求进行单一的推理或预测。除非显式实现，否则它们不会维护会话历史记录或连续的上下文信息，例如聊天记录。它们也缺乏与外部系统交互或执行复杂逻辑过程的能力。虽然用户可以通过巧妙的提示和推理框架（例如Chain of Thought或ReAct）引导模型做出更复杂的预测，但实际的认知架构并非固有地嵌入在模型中。.

相比之下，人工智能代理拥有更丰富的知识库，这是通过所谓的“工具”与外部系统连接实现的。这些工具管理会话历史记录，从而能够基于用户请求和编排层做出的决策进行多阶段推理和预测。“移动”或交互被定义为交互系统与代理之间的信息交换。工具的集成是代理架构不可或缺的一部分，它们利用了原生认知架构（采用推理框架）或预构建的代理框架。.

🛠️🌐 工具：通往现实世界的桥梁

这些工具对于智能体与外部世界交互至关重要。传统的语言模型虽然擅长信息处理，但却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场景中的应用。可以说，语言模型的优劣取决于它从训练数据中学习到的知识。无论模型输入多少数据，它都缺乏与外部世界交互的基本能力。而工具则弥补了这一差距，实现了与外部系统的实时、情境感知交互。.

🛠️📡 扩展：标准化的 API 桥梁

AI 代理可以使用多种工具。扩展程序在 API 和代理之间搭建了一座标准化的桥梁，使得无论底层实现如何，都能无缝执行 API。假设您正在开发一个代理程序来帮助用户预订航班。您想使用 Google Flights API，但不确定代理程序应该如何向该 API 端点发出请求。一种方法是编写自定义代码来解析用户请求并调用 API。然而，这种方法容易出错且难以扩展。更稳健的解决方案是使用扩展程序。扩展程序通过示例教会代理程序如何使用 API 端点以及成功调用所需的参数。然后，代理程序可以在运行时决定哪个扩展程序最适合解决用户请求。.

💻📑 功能：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，并可根据需要重复使用。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。然而，与扩展不同的是，使用函数时，模型不会直接调用 API。执行发生在客户端，这使得开发人员能够更好地控制应用程序内的数据流。当需要在代理架构流程之外进行 API 调用、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无法实时执行时，这一点尤其有用。函数也非常适合将模型的输出格式化为结构化格式（例如 JSON），这有助于其他系统进行进一步处理。.

🧠📚 静态知识问题及其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。不妨将语言模型想象成一个庞大的图书馆，其中包含着它的训练数据。与不断扩充新卷的现实图书馆不同，这些知识始终保持静态。.

数据存储使智能体能够访问更动态、更及时的信息。开发者可以提供原始格式的附加数据，从而省去耗时的数据转换、模型重新训练或微调。数据存储会将传入的文档转换为智能体可以用来提取所需信息的向量嵌入。.

数据存储的一个典型应用是检索增强生成（RAG），其中智能体可以访问多种数据格式，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向量，将这些嵌入向量与向量数据库的内容进行比较，检索相关内容，并将其传递给智能体以生成响应或执行操作。.

🎯🛠️ 智能体的工具使用和学习方法

智能体响应的质量直接取决于其理解和执行各种任务的能力，包括选择合适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，存在几种针对性的学习方法：

1. 情境学习

它在推理时提供一个通用模型，并附带提示、工具和一些示例，使其能够“即时”学习如何以及何时将这些工具用于特定任务。ReAct 框架就是这种方法的一个例子。.

2. 基于检索的上下文学习

更进一步，动态地从外部存储中检索最相关的信息、工具和相关示例，填充模型提示。.

3. 基于微调的学习

这包括在推理之前，先用更大的特定示例数据集训练模型。这有助于模型在接收到用户请求之前，就了解何时以及如何应用某些工具。.

这些学习方法的结合能够实现稳健且适应性强的解决方案。.

🤖🔧 AI代理开发和开源解决方案

借助 LangChain 和 LangGraph 等库，人工智能代理的实际实现可以得到显著简化。这些开源库允许开发者通过“链接”一系列逻辑、推理和工具调用来创建复杂的代理。.

例如，代理可以使用 SerpAPI（用于 Google 搜索）和 Google Places API 来响应用户的多阶段请求，首先搜索有关特定事件的信息，然后确定关联位置的地址。.

🌐⚙️人工智能代理的生产和平台

对于生产应用开发，像谷歌的 Vertex AI 这样的平台提供了一个完全托管的环境，其中包含了创建智能体所需的所有基本要素。通过自然语言界面，开发者可以快速定义智能体的关键要素，包括目标、任务指令、工具和示例。.

该平台还提供开发工具，用于测试、评估、衡量性能、调试和提升已开发代理的整体质量。这使得开发人员能够专注于构建和改进代理，而平台则负责处理基础设施、部署和维护的复杂性。.

🌌🚀 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蕴藏着巨大的潜力。随着工具的进一步开发和推理能力的提升，代理将能够解决日益复杂的问题。一种名为“代理链”的战略方法，即将多个专业代理（每个代理都是特定领域或任务的专家）组合起来，将持续发挥重要作用，并在各个行业和问题领域取得卓越成果。.

必须强调的是，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特性，没有两个智能体是完全相同的，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带来真正的附加价值。人工智能从被动模型到主动智能体的旅程才刚刚开始，其可能性似乎无穷无尽。.

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🌟 摘要：人工智能中的高级代理技术

⚙️ 近年来，人工智能（AI）的发展势头迅猛。特别是“智能体”概念的出现，将交互和问题解决提升到了一个全新的水平。智能体不仅仅是模型，它们是能够通过与世界交互、处理信息和做出决策来实现目标的自主系统。以下部分将分析智能体的概念，并介绍一些提升性能的创新方法。.

🚀 什么是代理人？

智能体可以定义为一种软件应用程序，它通过观察环境并与之交互来实现目标。与仅仅对请求做出反应的传统模型不同，智能体能够主动行动，并独立决定如何实现其目标。.

✨ 代理的核心组成部分

模型：智能体的核心要素是语言模型，它充当决策者的角色。该模型可以是通用的，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功能的访问来扩展模型的功能。例如，API 集成或数据库。.
编排层：该层控制智能体如何收集和处理信息以及执行动作。它构成智能体的“大脑”，整合了逻辑、记忆和决策能力。.

🧠 代理人与模型

智能体与简单模型之间的根本区别在于它们处理信息的方式：

模型：这些模型仅限于基于推理的响应，并且仅使用训练数据。.
代理：使用工具检索实时信息并执行高级任务，例如多轮交互。.

🔧 通过工具增强功能

🌐 接发

扩展程序是 API 和代理之间的接口。它们允许代理无需编写复杂的自定义代码即可发起 API 调用。.

⚙️ 特点

与扩展程序不同，函数在客户端执行。这使得开发者能够控制数据流并实现特定的逻辑。.

📊 数据库

通过集成向量数据库，代理可以动态访问结构化和非结构化数据，从而提供更精确、更具上下文感知能力的答案。.

📈 通过有针对性的学习提升绩效

为了提高智能体的效率，有多种学习方法：

情境学习：能够在推理过程中直接学习和应用模型、工具和示例。.
基于检索的上下文学习：将动态数据检索与模型相结合，以获取与上下文相关的信息。.
微调：通过添加有针对性的数据，可以针对特定任务优化模型。.

🔮 经纪人的未来潜力

智能体开发的应用范围远远超出当前应用领域。未来，智能体有望在以下领域取得突破性进展：

医疗保健：代理人可以制定个性化的诊断和治疗方案。.
教育：可以通过智能体来实施动态学习平台，这些智能体能够响应每个学生的需求。.
商业：通过使用智能体，企业中的自动化流程和决策可以发生革命性的变化。.

🏁 智能体代表了人工智能领域的革命性进步。

智能体将模型与工具、逻辑和决策能力相结合，代表了人工智能领域的一项革命性进步。它们提供的可能性几乎是无限的，在一个日益依赖数据和自动化的世界中，它们的重要性将持续增长。.

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