Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

agent

Answer

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。

智能体的定义： 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用等。

智能体的类型：

  1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。
  2. 基于模型的智能体（Model-based Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。
  3. 目标导向型智能体（Goal-based Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。
  4. 效用型智能体（Utility-based Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。
  5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。

以下是一些关于智能体 Agent 的相关链接： 大圣-技术开发/Agent 安仔-技术开发/Agent 一泽 Eze-Agent/Prompt 景淮-GPTs/Agents 刘宇龙 Rryu-GPTs 艾木-技术开发/Agent

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：什么是智能体 Agent

"智能体"（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念。它指的是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体。智能体可以是软件程序，也可以是硬件设备。以下是对智能体的详细介绍：[heading3]智能体的定义[content]智能体是一种自主系统，它可以通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在LLM支持的自主Agent系统中，LLM充当Agents的大脑，并辅以几个关键组成部分：规划子目标和分解：Agents将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务。反思和完善：Agents可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。记忆短期记忆：所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习。长期记忆：这为Agents提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。工具使用Agents学习调用外部API来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。

问：什么是智能体 Agent

智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型：1.简单反应型智能体（Reactive Agents）：这种智能体根据当前的感知输入直接采取行动。不维护内部状态，也不考虑历史信息。示例：温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。2.基于模型的智能体（Model-based Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模。能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。示例：自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。3.目标导向型智能体（Goal-based Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标。能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。示例：机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。4.效用型智能体（Utility-based Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动。评估行动的优劣，权衡利弊。示例：金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。5.学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能。学习模型、行为策略以及目标函数。示例：强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。

智能体 Agent 目录

[大圣-技术开发/Agent](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AaswweY9iiEqFZkgrrNcBAAsnNg)[安仔-技术开发/Agent](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LT6GwjPggigfsDk6hMscoiU5nvx)[一泽Eze-Agent/Prompt](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RL5AwtPrcieK1ZkcIKUcCkjFnNe)[景淮-GPTs/Agents](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JvHXwrsAIiwxFLk9ivzcbZTrnaf)[刘宇龙Rryu-GPTs](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/V5YCw8u2AiiCSfk068tcsjO0nwd)[艾木-技术开发/Agent](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/OGUTwWmpji5ifLkuJsYczdHMnRh)

Others are asking
什么是agent
Agent（智能体）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 从产品角度看，比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，具有知识渊博、温暖亲切、富有同情心的性格，主导新闻解析和历史背景分析，为使其角色更生动，可设计背景故事，明确角色背景和身份、性格和语气、互动方式、技能等。 在结合大型语言模型（LLM）的情况下，LLM Agent 是指结合大型语言模型和自主智能体特性的系统，能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户输入，并进行智能决策和行动。其组成部分包括规划（负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估执行策略）、记忆（包括短期记忆用于存储对话上下文，长期记忆存储用户特征和业务数据）、工具（如 API 调用、插件扩展等辅助手段）、行动（将规划和记忆转换为具体输出，包括与外部环境的互动或工具调用）。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，还包括规划（子目标分解、反思完善）、记忆（短期记忆、长期记忆）、工具使用（调用外部 API 获取额外信息）等方面。
2025-02-12
谷歌agent
谷歌在今年的 Next 与 I/O 大会上连续发布了自己的 Agent 战略，并将其置于公司的 AI Stack 之上，Agent 成为接下来 Google App 的衍生。例如，从客服 Agent 到员工 Agent 再到代码 Agent，以及最新的 Google Plan Search，能够自动化多步骤执行搜索任务。如找附近有折扣的理发店并完成预约，它能理解需求、自动分解任务，调用 Google Map 等工具完成请求。这得益于 Gemini 1.5 Pro 的推理能力已达 GPT4 水平。2024 年，Anthropic 的 Computer Use、智谱 AI 的 AutoGLM 以及 Google 的 Gemini 2.0 都展示了 AI Agent 的突破性进展。在应用场景方面，Google 的 Gemini 还涉及 GUI Agent 类，为 Agent 提供更强的视觉感知能力。
2025-02-12
agent比较好用的应用是什么
以下是一些比较好用的 Agent 应用： 1. 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展能力边界。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 2. 项目应用： AppAgent：让 AI 模仿人类在手机上操作 APP，对于模仿数据的反利用有不错应用场景，例如优化产品原型和 UE 交互。由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发，是基于大语言模型的多模态代理，能处理和理解多种信息，执行各种任务。 3. 设计范式： Reflection（反思）：类似于 AI 的自我纠错和迭代，如让 AI 写代码并自我检查修改，反复优化。 Tool Use：大语言模型调用插件，拓展 LLM 的边界能力。 Planning：较为新颖有前景的方式。 Multiagent：较为新颖有前景的方式。
2025-02-11
AI领域，传统机器学习，nlp，深度学习，大语言模型，rag，agent，请生成一张让普通人能看懂的AI领域概念图
以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
AI Agent 企业实施的方案和案例
以下是一些关于 AI Agent 企业实施的方案和案例： 顺着推理引擎的思路，可让 LLM 自己做自动化的多步骤推理，其间能使用搜索引擎、调用工具及与其他 LLM 协作。最早实现此想法原型的是 AutoGPT 和 BabyAGI 两个开源的智能代理，它们给出了很好的解题思路，人类给出目标，LLM 自己分解子目标，调用外部工具，自我评估任务是否完成，逐步实现整体目标。如今，随着 LLM 的推理能力和速度提高，Agent 的思路已被很多创业公司和科技巨头用于产品中。例如，来自纽约的华人创业团队 Cognition AI 推出的可以像人类程序员一样自动写代码的 Agent，但因演示视频过于科幻而被揭露造假。Google 也在今年的 Next 与 I/O 大会上发布了自己的 Agent 战略，如从客服 Agent 到员工 Agent 再到代码 Agent，以及最新的 Google Plan Search，能自动多步骤执行搜索任务。 《爱分析：2024 年 AI Agent 实施的明路应用实践报告》指出，企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本，尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 公司的核心产品“灵搭”平台是以自研 MultiAgent 架构为基础的企业级 AI Agent 平台，结合了多种技术，能理解并处理复杂的企业业务需求，提供多种解决方案。该平台具有多项优势，如适配多模型、灵活可视化构建、即时发布上线、安全访问控制、支持多 Agents 协作等。已与多家企业达成深度合作，主要服务电力能源行业，成功落地多个应用场景。 此外，《[2024 年工作趋势指数年度报告》揭示了人工智能在工作场所的情况。最近还上传了一些相关研究报告，如《[爱分析：2024 中国 AI Agent 市场研究报告》等。
2025-02-11
明略科技：2024年中国AI Agent行业研究
以下是关于 2024 年中国 AI Agent 行业的相关研究报告： 2024 年 9 月： 《》 《》 2024 年 8 月： 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》指出企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本，尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 2024 年 5 月： 《》提到 AI Agent 市场处于早期阶段，其商业价值在于提升工作均值、实现行业知识库构建、改变工作流程及生产关系。未来，AI Agent 将作为数字生产力，通过与工作流的结合，成为企业知识资产积累与复用的关键角色，推动技术革命。
2025-02-10