随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent正逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能助手到自动驾驶汽车，AI Agent的身影无处不在。

某互联网领军人物在2024年世界人工智能大会上强调：“AI Agent在高考志愿填报中发挥了重要作用，高峰日吸引了200万用户。”

那究竟什么是AI Agent，这东西和我们有啥关系？它们又是如何工作的呢？

什么是AI Agent ？

AI Agent是指一种系统或程序，它能自动地为用户或其他系统执行任务，通过设定工作流程并利用现有的工具来完成这些任务。

AI Agent的功能不仅限于自然语言处理，还包括决策制定、问题解决、与外部环境的互动和操作执行等广泛能力。

这些Agent能被应用在各种程序中，以解决企业环境中的各种复杂任务，比如软件设计、信息技术自动化、代码生成工具以及对话助手等。它们运用大型语言模型（LLM）的高级自然语言处理技术，来逐步理解和回应用户输入，并判断何时调用外部工具。

简单来说就是：大多数时候你给它一个最终你想要达成的目标，它能直接交付结果，过程你啥都不用管。

AI Agent与LLM是什么关系？

AI Agent和LLM之间的关系确实非常紧密，可以说，没有LLM的强大能力，AI Agent的智能表现将大打折扣。

简单理解，大模型是AI Agent实现的前提和基础。

我们可以把AI Agent与LLM形象地比作生物体与其大脑，AI Agent有手有脚，可以自己干活自己执行，而LLM呢，就是它的大脑。

换句话说，AI Agent是执行者，而LLM是思考者。AI Agent通过LLM的智能分析和判断，来决定如何行动和完成任务。两者相辅相成，共同构成了一个既能够思考又能够行动的智能系统。

举个例子，你的厨房有个AI大厨 —— AI Agent。

如果只用AI大模型，它可能只能给你输出一份食谱，告诉你需要哪些食材和步骤来制作一道菜。

而使用AI Agent，它不仅能提供食谱，还会根据你的口味偏好和营养需求，帮你选择最合适的食材，甚至能够自动下单购买，监控烹饪过程，确保食物的质量和口感，最终为你端上一份色香味俱佳的佳肴。

当下的LLM可能存在一些问题，比如产生幻觉、结果不总是真实可靠，或者对最新时事的了解有限，这使得它们在处理复杂任务时可能显得力不从心。

然而，AI Agent通过集成自主验证和决策过程，能够弥补这些不足，确保行动的准确性和效率。

这使得整个系统在面对复杂任务时更为可靠和高效，就像一个有经验的大厨，不仅知道如何制作美食，还能根据实际情况灵活调整，确保最终的成果令人满意。

AI Agent工作原理是什么？

AI Agent的智能核心依赖于大型语言模型（LLMs）。通常，传统的LLMs生成回应主要依赖于它们训练时接触到的数据，这限制了它们的知识和推理能力。

但是，AI Agent技术通过在后端集成工具调用来获取最新信息，优化工作流程，并自主创建子任务，以实现更复杂的目标。

随着时间的推移，AI Agent能够逐渐适应用户的期望，记住过去的交互，并规划未来的行动，为用户提供个性化体验和全面的回应。

这种工具调用可以在无需人类干预的情况下进行，极大地扩展了这些AI系统在实际应用中的可能性。AI Agent在实现用户设定的目标时，通常会经历以下三个阶段：

（1）目标初始化和规划

尽管AI Agent在决策过程中展现出了一定的自主性，但它们仍然依赖于人类来明确目标和设定操作环境。对AI Agent行为产生影响的主要有三个关键群体：

开发团队：负责设计和训练AI Agent，确保它们具备必要的智能和功能。

部署团队：负责将AI Agent部署到实际环境中，并确保用户能够访问和使用这些代理。

用户团队：为AI Agent设定具体的目标，并提供它们完成任务所需的工具和资源。

在用户明确了目标并提供了必要的工具之后，AI Agent会进行任务分解以提高效率。

本质上，AI Agent会制定一个包含多个具体任务和子任务的计划，以实现更复杂的目标。对于简单的任务，AI Agent可能不需要预先制定详细的计划，而是可以灵活地调整其回应，并在实践中不断学习和改进，而无需提前规划每一个步骤。

简而言之，AI Agent在人类设定的框架内，通过任务分解和灵活调整来提高性能和适应性。

(2)使用可用工具进行推理

AI Agent依据其感知到的信息来决定行动方案。通常情况下，AI Agent并不拥有处理复杂目标下所有子任务的完整知识。为解决这一挑战，AI Agent会利用手头上的工具。这些工具可能包括外部数据集、网络搜索引擎、API接口，甚至是其他AI Agent。

通过这些工具获取了缺失的信息后，AI Agent能够更新自己的知识库。这表示在每一步操作中，AI Agent都会重新评估其行动计划，并进行自我调整。

（3）学习与反思

AI Agent使用反馈机制，如其他AI Agent的反馈和人机交互，来提高其回应的准确性。

AI Agent是如何工作的？

AI Agent的架构构成了其智能行为的核心，它通常由几个关键部分构成，包括感知、规划、记忆、工具使用和执行等，这些部分相互协作，共同促进AI Agent实现高效智能行为。简而言之，AI Agent的架构是其智能行为的基石，由多个关键组件组成，这些组件协同工作，推动AI Agent展现出高效的智能行为。

AI Agent的实际应用

由清华大学携手北京邮电大学及布朗大学共同开发的创新项目——ChatDev。这是一家只有AI Agent员工的软件开发公司，实现了由大模型驱动的AI全流程自动化软件开发。

在这个平台上，AI员工们能够自主地从用户的需求出发，通过智能对话窗口，由CEO Agent领导，将任务细化并分配给CTO、CPO、Designer、Programer、Tester、Reviewer等不同角色的AI Agent。

这些AI Agent将进行交互式的协作，共同完成一个完整的软件解决方案的开发，包括源代码、环境配置指南和用户手册。这一过程可以在几分钟内完成，成本非常低，不到1美元。

尽管ChatDev在内容随机性、逻辑关联性以及潜在的安全风险等方面还存在一些挑战，但它无疑为AI在软件开发领域的应用开辟了新的道路。通过这种方式，ChatDev展示了AI在提高软件开发效率和降低成本方面的潜力，为未来的软件开发自动化提供了新的思路和方向。

AI Agent的发展，让我们看到了AI技术的新可能性。它们不仅仅是大模型，更是智能的延伸，能够在各个领域发挥巨大的作用。它们通过提高效率、降低成本、增强用户体验，并在某些情况下提供超越人类能力的决策支持，正在改变我们的工作和生活方式。