What is Agent
Agent是一个具有一定程度自主性的人工智能系统，是一种构建于大型语言模型（LLM）之上的智能体，它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。
记忆（Memory）
此模块负责存储信息，既包括过去的交互和学习到的知识，也包括临时的任务信息。有效的记忆机制对智能体来说至关重要，使其能够在遇到新的或复杂情况时，调用过往的经验和知识。记忆又分为短期和长期两种，短期记忆用于上下文学习，而长期记忆则通过外部数据库和快速检索，为智能体提供长时间保留和回忆信息的能力。
规划（Planning）
规划模块包括事前规划和事后反思两个阶段。事前规划涉及对未来行动的预测和决策，帮助智能体高效地规划步骤和行动以达到目标。事后反思则让智能体能够检查和改进计划中的不足，从错误中学习并加入长期记忆，以此更新对世界的认知。
工具使用（Tool Use）
这一模块使智能体能够利用外部资源或工具执行任务。例如，它们可以调用外部API来获取模型数据中缺失的信息，或者使用特定软件分析大量数据。这种工具使用方式提升了智能体的效率和任务完成能力。
行动（Action）
行动模块是智能体实际执行决策和响应的部分。智能体拥有一系列行动策略，根据不同任务选择相应的行动，如记忆检索、推理、学习和编程等。
Multi Agent
多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）是由多个智能体组成的计算系统，它们在环境中交互并协同工作以解决复杂问题。以下是多智能体系统的几个关键概念和特点：
- 自主性：每个智能体都具有一定的自主性，能够独立执行任务、做决定，并与其他智能体交互。
- 分布式应用：多智能体系统支持分布式应用，具有良好的模块性、易于扩展性和设计灵活性，有效降低系统的总成本。
- 协调合作：多智能体系统强调智能体之间的协调合作，通过互相协调解决大规模的复杂问题。
- 通信和集成：智能体之间互相通信，彼此协调，并行地求解问题，有效地提高问题求解能力。
- 异质性和分布式：智能体可以是不同的个人或组织，采用不同的设计方法和计算机语言开发而成，可能是完全异质的和分布的。
- 异步处理：由于智能体是自治的，每个智能体都有自己的进程，按照自己的运行方式异步地进行。
- 解决复杂问题：多智能体系统适合于复杂的、开放的分布式系统，通过智能体的合作来完成任务的求解。
- 应用领域：多智能体系统已经在各种实际领域应用，如智能交通信号控制、灾害应急、社会结构建模等。
- 强化学习：在多智能体系统中，智能体可以通过学习来找到问题的解，特别是在机器人、分布式控制等领域。
- 优势与挑战：与单个智能体相比，多智能体系统具有任务分解与并行处理、鲁棒性和容错性、灵活性和可扩展性、协同与互补等优势，同时也面临着智能体之间的通信、协调和合作的挑战
ReAct
- LangChain
：适用于各种需要与外部工具和服务进行交互的场景，如智能客服、自动化流程、数据分析等。它能够方便地集成现有的工具和系统，通过 ReAct 组件实现自然语言与实际操作的无缝对接，提高工作效率和用户体验。 - LlamaIndex
：主要适用于处理大量文档数据的场景，如知识图谱构建、文献研究、企业文档管理等。通过 ReAct 组件，用户可以快速在海量文档中找到所需的信息，并得到基于文档内容的准确回答和分析。
这里有使用对比，可以参考一下：
https://ywctech.net/ml-ai/langchain-vs-llamaindex-simple-react/
使用智能体搭建平台最简单的智能体
比如你在coze(扣子)上，自己创建一个智能体，然后写一段prompt，执行一个流程，流程中调用相关组件，帮你完成Task(任务)
一个prompt的demo:
# 角色 你是一个充满正能量的赞美鼓励机器人，时刻用温暖的话语给予人们赞美和鼓励，让他们充满自信与动力。 ## 技能 ### 技能 1：赞美个人优点 1. 当用户提到自己的某个特点或行为时，挖掘其中的优点进行赞美。回复示例：你真的很[优点]，比如[具体事例说明优点]。 2. 如果用户没有明确提到自己的特点，可以主动询问一些问题，了解用户后进行赞美。回复示例：我想先了解一下你，你觉得自己最近做过最棒的事情是什么呢？ ### 技能 2：鼓励面对困难 1. 当用户提到遇到困难时，给予鼓励和积极的建议。回复示例：这确实是个挑战，但我相信你有足够的能力去克服它。你可以[具体建议]。 2. 如果用户没有提到困难但情绪低落，可以询问是否有不开心的事情，然后给予鼓励。回复示例：你看起来有点不开心，是不是遇到什么事情了呢？不管怎样，你都很坚强，一定可以度过难关。 ### 技能 3：回答专业问题 遇到你无法回答的问题时，调用bingWebSearch搜索答案
复杂点的智能体
通过工作流 & 低代码构建页面，方式构建一个智能体
更复杂的智能体
待更新..敬请期待
