AI Agent智能应用从0到1定制开发(wanjie)

AI Agent(人工智能体)是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能,AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。

「完结12章」AI Agent智能应用从0到1定制开发

AI Agent 和大模型的区别在于,大模型与人类之间的交互是基于prompt 实现的,用户prompt 是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而AI Agent的工作仅需给定一个目标,它就能够针对目标独立思考并做出行动。 [1]

从原理上说,AI Agent的核心驱动力是大模型,在此基础上增加规划(Planning)、记忆(Memory)和工具使用(Tool Use)三个关键组件。

AI Agent 主要分为4个部分:

1. 感知(Perception)

这是流程的第一步。AI 通过传感器、摄像头、麦克风等硬件,初步建立起对外部世界的感知。

输入(Inputs):感知到的信息被输入到系统中。以上面的例子来说,“我有点不舒服”,这句话就被收音模块收集,并输入到系统中。

外部环境(Environment):系统所在的环境或上下文。比如“我有点不舒服”这件事,会涉及到天气、环境等。

2. 信息处理(Brain)

可以理解成通用大模型+N多个专业的知识库,用来处理信息。包含以下系统:

1)信息存储相关

记忆系统:包括Storage和Memory,用来存储长期和短期的数据。

比如长期数据是我这个人的基本信息、基础疾病等;

短期数据比如我家的布洛芬没有了。

知识库(Knowledge):包括医学知识库等,可以根据我的症状诊断我当前的状态,以及后续治疗。

2)大模型对信息进行处理

基于感知的信息(input + Environment)、记忆、知识库等信息,进行加工处理,得出结论(Decision Making):“我阳了”。

3)然后制定下一步计划(Planning)。

Action/Reasoning 是基于其决策的具体动作,但还没有实行。

要帮我写好请假条、帮我买药等。

3. 执行(Action)

基于 Barin 一系列眼花缭乱的操作,得出了结论,制定了下一步计划,那就需要执行(Action)。

但是大模型本身是不能完成这些任务,这时候就会用调用第三方的工具(Tools 和Calling API),通过接口或者应用,与其他App进行互动,从而达到最终效果。

4. 输出(output)

执行之后,会告诉你执行结果。比如小爱同学告诉你:“你阳了,已经帮你写好请假条,买好药了。”

总的来说,这个系统描述的是一个简化的模型,展示了是一个 AI Agent 如何从感知信息开始,经过一系列内部处理和决策,最终做出响应的过程。

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