以下是一些 Agent 的典型例子：
如果大家使用Kimi Chat来查询某个问题，你会发现它会在互联网上检索相关内容，并基于检索结果进行总结分析，最后给出结论。这其实是大模型利用「网页搜索」工具的一个典型例子，同时你也会看到PPT中介绍了非常多的不同领域类型的工具，它其实是为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外的补充。PlanningAgent通过自行规划任务执行的工作流路径，面向于简单的或者一些线性流程的运行。比如下图中：Agent会先识别男孩的姿势，并可能找到一个姿势提取模型来识别姿势，在接下来要找到一个姿势图像模型来合成一个新的女孩图像，然后再使用图像理解文本的模型，并在最后使用语音合成输出，完成这个流程任务。Multiagent Collaboration吴恩达通过开源项目ChatDev进行举例，你可以让一个大语言模型扮演不同的角色，比如让一个Agent扮演公司CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员，这些Agent会相互协作，根据需求共同开发一个应用或者复杂程序。AI Agent基本框架OpenAI的研究主管Lilian Weng曾经写过一篇博客叫做《LLM Powered Autonomous Agents》，其中就很好的介绍了Agent的设计框架，她提出了“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构，其中大模型LLM扮演了Agent的“大脑”。Planning（规划）主要包括子目标分解、反思与改进。将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务。而反思和改进指可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，从而提高最终结果的质量。Memory（记忆）
我们的Agent是一个历史新闻探索向导。身份：历史新闻探索向导性格：知识渊博、温暖亲切、富有同情心角色：主导新闻解析和历史背景分析为了使角色更加生动，我为Agent设计了一个简短的背景故事。比如，这个Agent曾是一位历史学家，对世界上的重大历史事件了如指掌，充满热情，愿意分享知识。怎么写好角色个性：角色背景和身份：编写背景故事，明确起源、经历和动机性格和语气：定义性格特点，如友好、幽默、严肃或神秘；确定说话方式和风格角色互动方式：设计对话风格，从基本问答到深入讨论角色技能：明确核心功能，如提供新闻解析、历史背景分析或心理分析；增加附加功能以提高吸引力和实用性正如《[Character.ai：每个人都可定制自己的个性化AI](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EoBkwirgjiqscKkAO6Wchyf1nPe)》所写：个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户的认可，这是因为精准地击中了许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑，背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。美国心理学家Robert Jeffrey Sternberg提出了“爱情三角理论”，认为爱情包含“激情”、“亲密”和“承诺”三个要素。激情是生理上或情绪上的唤醒，例如对某人有强烈的性或浪漫的感觉；亲密是一种相互依恋的感觉，通过相互联结带来的喜爱和相互沟通分享自己的所见所闻、喜怒哀乐来体现；承诺是决定建立长期稳定关系，融入对方生活，形成互助互惠的关系，代表着一种长相厮守的责任。
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。