什么是AI Agent？

AI Agent：基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent包括下面几个概念：Chain：通常一个AI Agent可能由多个Chain组成。一个Chain视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的Chain是大语言模型完成的LLM Chain。Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用LLM来判定），然后让Agent走向不同的Chain。例如：如果这是一个图片，则a；否则b。Tool：Agent上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。总结下来我们需要三个Agent：Responser Agent：主agent，用于回复用户（伪多模态）Background Agent：背景agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）Daily Agent：每日agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground Agent每隔一段时间运行一次（默认3分钟）分析期间的历史对话变更人物关系（亲密度，了解度等）变更反感度，如果超标则拉黑用户抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”按照时间推进人物剧本有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）[heading1]复杂的东西：中期记忆中的增长记忆体

核心思想：心灵社会理论认为，智能是由许多简单的Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些Agent在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。多重层次：心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个Agent负责。功能模块：每个Agent类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。分布式智能：智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的Agent共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，明斯基还详细描述了不同类型的Agent及其功能：专家Agent：拥有特定领域知识和技能的Agent，负责处理复杂的任务和解决特定问题。管理Agent：协调和控制其他Agent的活动，确保整体系统协调一致地运行。学习Agent：通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力。从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，到这里，“AI”和“Agent”就彻底聚齐了。往后，我们都将其称之为AI Agent。

更系列文章合集请访问：[蓝衣剑客-AIGC思维火花](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IYtowrzONiysdTkeA5QcEraxntc)[heading2]一、前言[content]本文主要向大家讲述智能体的概念、渊源和发展历史，帮助大家对智能体这一概念奠定一个正确认知。[heading2]二、很多人其实并不知道AI Agent是什么[content]打开浏览器，搜索"什么是AI Agent"，我们将会得到如下结果：图2.1.1在Bing上搜索“什么是AI Agent”行吧，我们再来问问Kimi什么是AI Agent:图2.1.2问问Kimi"什么是AI Agent?"我耗费了2分钟，却仿佛在寻找一场空欢喜。这就是所谓的AI Agent吗？......罢了，我还是自己寻找答案吧。通过必应和Kimi的搜索，我们发现网络上对AI Agent的介绍往往显得晦涩难懂，仿佛AI Agent是从石头缝儿里蹦出来的一样，神秘莫测。AI Agent的自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及它们如何规划和执行任务，如何理解并处理信息，这些内容似乎都笼罩在一层神秘的面纱之下。这种神秘感让我们仿佛置身于一个赛博朋克的世界，让我们不禁怀疑，是否我们已经生活在了一个充满未来科技的时代？未来是否真的已经到来？在深入探讨AI agent之前，我们首先需要对其进行定义和总结。AI Agent是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态，更蕴含着丰富的概念形态，同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象，致力于探索人类内在的本质。