AI Agent技能的运用领域非常广泛,包括客户做事、医疗诊断、股市交易、智能交通和教诲辅导等。
它们的涌现不仅提高了效率,降落了本钱,还能供应超越人类能力的决策支持。
随着技能的不断发展,AI Agent正逐渐成为当代社会不可或缺的一部分。

二、AI Agent的架构

AI Agent的架构可以概括为感知(Perception)、方案(Planning)、影象(Memory)和行动(Action)四个核心部分。

感知(Perception):感知系统从环境中网络信息,这些信息可以是文本、图像、声音等多种形式。
感知是AI Agent理解周遭天下的第一步。
方案(Planning):在网络到信息后,AI Agent须要通过方案系统确定如何达到目标。
这个过程涉及将繁芜任务分解为可实行的子任务,并制订实现目标的策略。
影象(Memory):影象系统许可AI Agent存储和检索信息,支持学习和长期知识积累。
影象可以分为短期影象和长期影象,前者用于当前任务的信息存储,后者则用于长期保留用户偏好和历史交互记录。
行动(Action):根据方案的结果实行行动。
这些行动可能是物理的,如机器人的移动,也可能是虚拟的,如软件系统的数据处理。

在空想的AI Agent架构中,感知、方案、影象和行动是相互关联、连续且动态的。
大型措辞模型(LLM)在这些部分中发挥着重要浸染,尤其是在处理和天生自然措辞方面,使AI Agent能够更有效地与环境和用户进行交互。

三、完全的Agent架构

AI Agent的架构设计可以有多种办法,不同的研究者和开拓者可能会根据特定的运用处景和需求,设计出不同的架构。

周全掌握AI智能体深入解析AI Agent架构与应用

一个完全AI Agent架构,包括以下关键组件:

(1)感知(Perception)

感知是Agent与外部天下互动的桥梁,卖力网络和解析环境数据。

举个例子,在自动驾驶车辆中,感知系统包含雷达、摄像头和传感器。
这些设备不断监测周围环境,识别交通标志、行人和其他车辆。

(2)方案(Planning)

方案是Agent的决策大脑,把目标拆解成可实行的步骤,制订实现目标的策略。

比如,一个项目管理AI Agent,会根据项目截止日期和资源分配,创建任务列表和韶光表,分配详细事情给团队成员。

(3)影象(Memory)

影象分为短期和长期,许可Agent存储和检索信息,支持学习和长期知识积累。

短期影象,比如一个在线客服AI,能在对话中记住用户的问题和偏好,供应即时的个性化做事。

长期影象,比如一个科研AI Agent,会存储先前研究的数据和结果,用于新项目,加速创造过程。

(4)工具利用(Tools Use)

工具利用是指Agent利用外部资源或工具增强其能力。
这些工具可以是API、软件库、硬件设备或其他做事。

比如,一个数据剖析AI Agent,利用外部API获取实时股市数据,或调用机器学习模型进行预测剖析。

(5)行动(Action)

行动是Agent实行任务和与环境互动的详细行为。
它基于方案和影象实行详细动作,完成任务并相应环境。

比如,一个智能家居掌握系统,会根据剖析结果自动调节家中的照明、温度和安全系统。

四、完全的Agent架构实例

假设我们有一个虚拟个人助理AI Agent,它的架构组件是如何协同事情的呢?大略来说,紧张有以下几个部分:

感知:助理通过语音识别来感知你说的每一句话,不管是预订餐厅还是安排会议,它都能听得明白。

方案:一旦吸收到你的要求,助理会急速开始方案须要实行的任务。
比如,你说想预订一家餐厅,它就会立时安排这件事。

影象:助理有两种影象力。
一种是短期影象,用来记住当前对话中的细节;另一种是长期影象,专门保存你的偏好和历史记录。
以是,它总是能记住你喜好的东西和过去的互动。

工具利用:为了完成任务,助理会调用各种API。
比如查找日历上的空闲韶光,推举附近的餐厅,都是通过API来实现的。

行动:末了,助理会实行详细的操作,比如预订餐厅,并及时向你确认细节。

总之,这个虚拟助理就像是你的得力助手,从听懂你的需求,到方案、影象,再到调用工具和实际操作,每一步都紧密相连,为你供应最知心的做事。

三、AI Agent与干系技能的比较

AI Agent与其他技能有很多相似之处,但也有独特的特点。

与机器人:

机器人常日具有物理实体,实行物理任务。
AI Agent紧张指软件智能系统,无物理形态,但可以监控和优化机器人的性能。

与专家系统:

专家系统基于固定规则办理特定领域的问题,AI Agent则具备自学习温柔应性,通过机器学习不断优化自己的行为和决策。

与Retrieval-Augmented Generation (RAG):

RAG模型结合了信息检索和天生的功能,AI Agent可以集成RAG以增强繁芜查询处理和内容天生能力。

与大型措辞模型(LLM):

LLM能够理解和天生自然措辞文本,AI Agent利用LLM处理与措辞干系的任务,并且范围更广,涵盖方案、决策和交互等方面。

四、AI Agent框架和平台

目前,AI Agent的开拓和运用得益于多样化的框架和平台。

AI Agent框架:AutoGPT:基于GPT的自主智能体框架,实行繁芜任务。
GPT-Engineer:天生代码的AI系统,赞助软件开拓。
LangChain:集成多种措辞模型和工具,支持任务自动化。
HuggingGPT:利用ChatGPT作为任务方案器,选择模型实行任务。
构建AI智能体的平台:Coze:用户友好的界面和工具,非技能用户也能构建AI智能体。
HuggingFace:供应大量预演习模型和工具,支持NLP运用开拓。
OpenAI API:一系列API,集成强大的措辞模型和AI功能。
Google Cloud AI Platform:机器学习做事,构建、演习和支配AI模型。