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AI Agent 简介
了解AI智能体的基本概念、核心特性、类型、发展历程以及使用场景。
AI智能体工作原理分解：感知环境（输入）、通过推理做出决策（处理）、执行任务（输出）
AI智能体的关键特征
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 自主性 | 能够独立行动，自主发起操作和决策，无需持续的人工干预。 |
| 目标导向行为 | 始终围绕实现预设目标来组织行动，而不仅仅是被动响应或生成孤立的输出。 |
| 感知与反馈循环 | 持续观察环境，处理输入信息，并根据结果或新信息调整自身行为。 |
| 持续性 | 随时间保持记忆或上下文，支持多轮次的推理与交互。 |
| 灵活性 | 当目标或环境发生变化时，能够调整计划和策略，前提是其感知、记忆和规划模块具备相应能力。 |
AI模型与AI智能体对比示意图
AI模型与AI智能体的对比
| 特性 | AI模型 | AI智能体 |
|---|---|---|
| 范围 | 单一具体任务 | 更广泛的行为系统 |
| 角色 | 根据输入计算输出 | 为达成目标选择并执行动作 |
| 上下文感知 | 仅限当前推理窗口内的信息 | 维护并更新内部上下文状态 |
| 主动性 | 被动等待输入触发 | 可在触发或调度条件下主动行动 |
| 工具使用 | 不具备 | 通常集成多种工具和模型 |
| 示例 | 情感分类器 | 可回答问题、升级工单并记录日志的客服助手 |
软件型AI智能体
物理型AI智能体
混合型AI智能体
AI智能体的发展演进
基于规则的智能体
基于学习的智能体
大语言模型驱动的智能体
何时构建大语言模型驱动的AI智能体