AI agent 大家现在应该不会太陌生了，最近一段时间关于它的解读层出不穷。也因其特有的易构建性和多扩展功能越来越被更多的人期待，谁还不想有个自己的智能体呢？?
在 WAIC产业发展论坛上李彦宏指出，AI技术的价值并非仅仅体现在模型的复杂度上，而是在于其能否在实际应用中产生价值。智能体，作为AI技术的一种应用形态，正在将这一理念转化为现实。
还有许多专家认为智能体很有可能会是通往AGI(通用人工智能）的桥梁。
那么，AI智能体究竟是什么？它为何能获得如此高的评价？今天，我们就通过一个服装厂老板的决策这样一个案例，来揭开AI智能体背后的神秘面纱。
想象一下，作为一家服装厂的老板，您每天都需要做出关键的决策：生产什么样的服装？如果我们直接询问大语言模型，可能会得到一些看似合理但实际上并无实际帮助的答案。因为对于这种知识密集型的决策任务，单次问答很难获得有价值的结果。1. 我们可能会根据经验列出影响服装销量的关键因素，如天气、流行趋势、原料成本和产能等。2. 我们将这个大目标分解为一系列更易执行的小目标，例如查看未来一个月的天气预报、了解公众对服装潮流的看法、观察竞争对手的热销款式等。像这种目标分解的策略相信大家都不陌生，这是咱们经常用的解决问题的办法。我们会先通过天气软件获取未来一个月的天气数据，这时候，我们突然发现将有一次大幅升温。这时候我们会果断调整研究方向，聚焦于夏季服装。然后在各大社交平台上查看关于夏季服装的讨论，通过讨论发现跨梁背心会受到热烈欢迎。这可能促使我们进一步调整小目标，专注于跨梁背心的研究。然后，我们通过电商平台搜索跨梁背心，发现销量高的产品通常价格低且透气性好，这时候我们会得出一个初步的结论，可以先聚焦于跨梁背心的生产。在得出这个结论之后，我们就会进一步围绕材料、产能和成本制定小目标。在这个过程中，我们会随着外界的情况的变化，不断调整目标和策略，逐步调整成一个确定的目标答案。而我们这种不断分解目标、调整策略并执行的过程，可以称它为思维链。而AI Agent正是基于大语言模型，试图模仿人类解决问题的这种思维链的过程。在AI Agent系统中，大语言模型相当于人类的大脑，而系统还包括工具模块，如网络搜索、数值计算和文件读取等接口。通过精心设计的提示词，AI Agent被赋予了服装厂老板的角色，并设定了寻找最适合生产的服装款式的目标。AI Agent的工作流程包括接收复杂的提示词，进行推理和目标分解，并确定下一步行动。例如，它可能会决定查询天气接口。因为提示词中包含了严格的回复格式要求，AI Agent的回复将包括推理、目标分解和具体行动。
然后将这个过程不断重复，每次都将前一步的结果作为输入，继续进行推理和行动，直到得出最终答案。
再看完服装厂老板决策过程的例子，再来理解AI Agent是不是感觉就没有那么神秘了。
所以，我们也可以看出AI Agent之所以受到高度赞誉，是因为它有可能完整的模仿人类解决复杂问题的思维方式，用工具来解决问题。也正是因为如此，有人认为它是实现AGI的一种可能途径。虽然AI Agent对于AI圈的人来说并不陌生，但是要做个一个好的智能体，还需要有创意，以及不断的调优。当然，。也有观点认为AI Agent是因为它的有效性高度依赖于大语言模型的推理能力。所以基础并不牢固，前景也并非一片美好。总之呢，AI Agent目前处于理想与现实之间的状态，其潜力巨大，但面临的挑战同样严峻。
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