智能体（Agent）在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念，具有广泛的应用和不断发展的技术。
应用领域：
设计与实现： 通常涉及以下几个步骤：
发展情况： Agent 算是从年前到现在比较火的一个概念，也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架，它把大模型（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。为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划等能力。
随着 AI 的发展，大家对 AI 的诉求变得越来越具体，简单的 ChatBot 的弊端日渐凸显，基于 LLM 对于 Agent 的结构设计，Coze、Dify 等平台在应用探索上有了很大的进展。但这些平台都有着固有局限，对于专业 IT 人士不够自由，对于普通用户完成复杂业务场景又有限制。
智能体在各种应用中扮演重要角色，以下是一些典型的应用领域：1.自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。2.家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。3.游戏AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。4.金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。5.客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。6.机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。[heading3]智能体的设计与实现[content]设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤：1.定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。2.感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。3.决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。4.行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。5.学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。[heading3]总结[content]智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动，在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统，智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。内容由AI大模型生成，请仔细甄别
|月日20:00开始|备选:coze应用制作|0基础小白|健健||-|-|-|-||月日<br>20:00开始|用AI打造你专属的浏览器插件|进阶级|银海||月日<br>20:00开始|用AI打造个人网站|0基础小白|大雨||月日<br>20:00开始|大消费得奖者bot拆解分享|0基础小白|作者x罗文||月日<br>20:00开始|优秀作品启发:创意分享|0基础小白|元子||月日<br>20:00开始|卡片+快捷指令+消息|0基础小白|Stuart||月日<br>20:00开始|成功bot背后的男人(们)|0基础小白|维恩||月日<br>20:00开始|知识库基础||大圣|随着AI的发展，大家对AI的诉求变得越来越具体，简单的ChatBot的弊端日渐凸显，基于LLWeng对于Agent的结构设计，Coze，Dify等平台在应用探索上有了很大的进展。年初吴恩达基于Agent应用，场景，需求等分析以后，做了4个分类:--然而这些平台都有着固有局限，正如低代码平台，无代码平台历经数十年的发展，依然无法很好平衡复杂业务场景无法满足，简单业务场景ROI不高等限制。对于专业IT人士，coze等平台不够自由，局限性过大，对于普通用户，想要完成复杂的业务场景又有着诸多的限制。软件技术的发展，一直在对抗需求的日益复杂化，最终不得不借助编程这个朴实的手段。
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。