Introduction to AI Agents

AI Agent 简介

Agents(智能体) 正在彻底改变我们处理复杂任务的方式，它们利用大型语言模型（LLMs）的力量为我们工作并取得显著成果。在本指南中，我们将深入探讨 AI agent 的基础知识，探索其功能、设计模式和潜在应用。

什么是 Agent？

在本指南中，我们将 Agent 定义为一种由 LLM 驱动的系统，旨在自主地采取行动并解决复杂任务。与传统的 LLMs 不同，AI agent 超越了简单的文本生成能力。它们具备额外的功能，包括：

• 规划与反思： AI Agent 可以分析问题，将其分解为多个步骤，并根据新信息调整其方法。
• 工具访问： 它们可以与外部工具和资源（如数据库、API 和软件应用程序）进行交互，以收集信息和执行操作。
• 记忆： AI Agent 可以存储和检索信息，使其能够从过去的经验中学习并做出更明智的决策

本节将会讨论 AI Agent 的概念及其在人工智能领域的重要性。

为什么要使用 Agent ?

虽然大型语言模型（LLMs）在翻译或生成电子邮件等简单、狭窄的任务上表现出色，但在处理需要多步骤、规划和推理的复杂、广泛任务时却显得不足。这些复杂任务通常需要访问超出 LLM 本身知识库范围的外部工具和信息。

例如，制定营销策略可能涉及研究竞争对手、分析市场趋势以及访问公司特定数据。这些行动需要现实世界的信息、最新洞察和内部公司数据，而独立的LLM可能无法访问这些信息。

AI Agent 通过结合 LLMs 的功能和额外特性（如记忆、规划和外部工具）来弥合这一差距。

通过利用这些能力，AI Agent 可以有效地应对诸如以下复杂任务：

• 制定营销策略
• 策划活动
• 提供客户服务支持

AI Agent 的常见用例

以下是一些在工业界应用 Agent 的非详尽常见用例列表：

• 推荐系统： 为产品、服务或内容提供个性化建议。
• 客户服务系统： 处理咨询、解决问题和提供帮助。
• 研究： 在法律、金融和健康等多个领域进行深入调查。
• 电子商务应用： 促进在线购物体验，管理订单并提供个性化推荐。
• 预订： 协助旅行安排和活动策划。
• 报告： 分析大量数据并生成全面报告。
• 财务分析： 分析市场趋势，评估财务数据，并以前所未有的速度和准确性生成报告。