一文彻底了解大模型 Agent 智能体原理和案例

1、什么是大模型 Agent ？

大模型 Agent，作为一种人工智能体，是具有环境感知才干、自主了解、决策制订及执行执行才干的智能实体。简而言之，它是构建于大模型之上的计算机程序，能够模拟独立思索环节，灵敏调用各类工具，逐渐达成预设指标的智能存在。

Agent 是 AI 大模型运行的重要新外形，在技术架构范式也出现了很大的变动，从面向环节的架构变成了面向指标架构。

2、Agent 架构设计剖析

大模型虽作为智能体的外围“大脑”，担任思想与决策，但仅凭此并无余以胜任复杂义务的执行。为了片面成功智能体的配置，还需融入相似“神经感官系统”以感知环境，以及“肢体”以执行实践举措的元素。这正是构建 Agent 技术架构的初衷，旨在经过这一框架，将感知、思索与执行三者严密结合，独特作用于复杂义务的成功。

如上图所示，Agent 共由4个关键局部组成：布局（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action），上方详细剖析。

1、布局（Planning）

"布局"是智能体的思想模型。类比人类，面对义务，咱们先构思处置打算，拆解为子义务，评价工具，执行中反思调整，并考量中断机遇。经过大模型揭示工程，比如：ReAct、CoT 推理形式，可赋予智能体相似思想形式，精准拆解复杂义务，分步处置。

2、记忆（Memory）

记忆，即消息存储与回想。智能体模拟人类，设短期记忆存会话高低文，助多轮对话，义务毕则清；常年记忆存用户特色、业务数据，向量数据库速存速查。

3、工具（Tools）

智能体依据“工具”感知环境、执行决策。工具比如：神经感官，助其失掉消息、执行义务。装备多样工具并赋权，比如：API 调用业务消息，插件裁减大模型才干，比如：ChatPDF 解析文档、Midjourey 文生图。

4、执行（Action）

智能体依布局与记忆，执行详细执行，包含与外部互动或工具调用，成功输入至输入的转化。比如：智能客服回复、查问天气预告、AI 机器人抓起物体等等。

3、大模型 Agent 案例

案例一：Agent 预约餐厅

为了更好地理解 大模型 Agent，咱们一同来看个生存中的实践场景：假定你须要与好友在左近吃饭，须要 Agent 帮你预订餐厅。

Agent 会先对您提出的义务启动布局如下：

第二步：确定婚配餐厅

第三步：预订餐厅

案例二：成功上班报表 Agent

构建【智能体】全体步骤如下：

第一步：布局（Planning） ：设计 Prompt 疏导大模型拆解“生成”义务，细化为四步：数据搜集、报告整顿、汇报人选定、智能提交。

第二步：工具（Tools） ：针对大模型常识局限，驳回 RAG 技术接入私有数据中心 API，失掉客户数据；同时接入运行 API，赋予数据填充与提交权限。

第三步：记忆（Memory） ：剖析员工历史报告，提炼格调、格局、周期、汇报人等特色，构生长记忆库，辅佐新报告撰写。

第四步：执行（Action） ：附丽运行权限，大模型成功报告后智能执行提交，成功全程智能化。

原文链接：​​​ ​​ ​