智能体（AI Agent）对比大模型在应用中的优势是什么

大模型具有强大的语言理解和生成能力，但也存在一定的局限性，例如：无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）；无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）；无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。为了提升用户体验和增强业务竞争力，越来越多的企业会构建AI助手，以便全天候（7x24）回应客户咨询。在阿里云上，只需几分钟即可构建一个AI助手，并发布到网站、钉钉或微信公众号中。适用于以下客户场景：有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务缺少技术人员开发大模型问答应用智能体应用基于大模型，通过集成特定的外部能力，能够弥补大模型的不足。外部能力指的是大模型本身不具备的功能，例如实时信息获取、回答私有领域问题等。您可以在百炼控制台通过零代码的方式创建智能体应用，并将外部能力集成到应用中，从而解决您的具体业务需求。梦飞老师之前在社群内直播的时候对对话型机器人有比较深的理解了，大家也可以回顾一下之前的私域营销的Bot。智能体应用的典型场景1.私有领域知识问答：您只需准备好相关知识库文件，就可以在百炼控制台快速创建一个私有领域知识问答应用，应用场景包括公司制度、人员信息等。2.个性化聊天机器人：百炼提供了长期记忆功能，可以保存关键历史对话信息，从而提供个性化的聊天体验。平台还集成了夸克搜索和图像生成等插件，进一步扩展了聊天机器人的功能。3.智能助手：通过引入RAG（检索增强生成）能力、长期记忆和自定义插件等功能，您可以构建一个智能助手，帮助提升工作效率，如处理邮件、撰写周报等。

部分大模型在技术和应用不同维度表现稍显不一致。车辆使用指南这一维度上，多个模型达到了80分以上的优异表现，说明在一些对用户有用的任务上（如操作指南、车辆故障诊断、维修保养）已经具备较高的交互成熟度。在智能座舱与交互这一维度上，仅有一个中文模型达到了良好表现，说明中文大模型在智能座舱与交互还有不少的进步空间。在汽车场景中，有一些13-14B中小模型也超过了云端的闭源模型，说明可满足用户需求具备良好能力的端侧模型有非常大的潜力。专项基准：SuperCLUE-Agent中文智能体测评基准基准说明AI Agent智能体正在最大程度释放了LLM潜能，逐渐成为了通向AGI的技术共识。AI Agent是一个能够自主理解、规划决策和执行复杂任务的智能体。现有关于Agent能力的测评，主要是在英文场景或任务的测评。目前还没有一个在中文任务和场景上针对中文大模型的全面测评。国内外代表性模型SuperCLUE-Agent十大能力上的表现SuperCLUE-Agent是一个聚焦于Agent能力的多维度基准测试，包括3大核心能力、10大基础任务，可以用于评估大语言模型在核心Agent能力上的表现，包括工具使用、任务规划和长短期记忆能力。测评结果我们选取了国内外有代表性的16个闭源/开源的模型进行测评。通过测评结果发现，在Agent核心基础能力上，国内模型已经较为接近或部分超过GPT3.5水平。

agent算是从年前到现在，比较火的一个概念了，也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。首先我们看这个很经典的一张图看起来还是蛮复杂的，然后市面上的很多描述agent的文章写的也比较复杂，说智能体是啥智能的最小单元，相较于copilot，是可以给他设定一个目标后主动完成任务的等等。当然这些说法都没错，但是我觉得还是有些不好理解的。所以我们依然先从原理着手去理解下，agent是个什么东西。首先这张图里，中间的“智能体”，其实就是llm，或者说大模型。四个箭头，分别是我们为llm增加的四个能力。工具、记忆、行动、规划。那么这个是怎么新增的呢？目前行业里主要用到的是一个叫langchain的框架，这个框架可以简单理解为，他把llm和llm之间，以及llm和工具之间，通过代码或prompt的形式，进行了串接。这个其实也像是在rag的基础上再进了一步。因为我们知道rag其实是给了大模型一个浏览器工具来使用嘛，那agent，其实就是给了大模型更多的工具。比如像是长期记忆，其实就是给了大模型一个数据库工具让其往里记录重要信息。规划和行动，其实就是在大模型的prompt层做的些逻辑，比如让其将目标进行每一步的拆解，拆解完成后，每一步去输出不同的固定格式action指令，给到工具作为输入。当然langchain或者说agent还不止这些，也会有很多其他的代码逻辑体现在其中，不过其主要的主干逻辑，其实还是在prompt层和工具层，完成的设计。