什么是AI Agent?它的核心组件有哪些?
什么是AI Agent?它的核心组件有哪些?
AI Agent(人工智能代理)是一种能够感知环境、进行思考和规划,并自主采取行动以实现特定目标的智能实体。在大模型背景下,AI Agent通常指利用大型语言模型(LLM)作为其核心"大脑"或"推理引擎"的系统。
核心组件:
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感知(Perception):
- 负责从环境中收集信息,包括文本、图像、传感器数据等
- 将原始输入转换为Agent可以理解的格式
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规划(Planning):
- 基于目标和当前状态,制定实现目标的步骤或策略
- 可能涉及任务分解、子目标设定、行动序列生成等
- LLM在这一环节扮演重要角色,进行推理和决策
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记忆(Memory):
- 存储Agent的经验、知识和上下文信息
- 包括短期记忆(当前任务上下文)和长期记忆(历史经验、知识库)
- 记忆机制对于Agent学习和适应至关重要
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行动(Action):
- Agent根据规划结果执行具体操作
- 行动可以是对内部状态的改变,也可以是对外部环境的干预(如调用API、生成文本、控制设备等)
- 工具使用(Tool Use)是行动的重要组成部分
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推理引擎(Reasoning Engine):
- 通常由LLM担任,负责理解、推理、决策和生成
- 连接感知、规划、记忆和行动各个环节
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工具(Tools):
- Agent可以调用的外部资源或能力,如搜索引擎、计算器、代码执行器、API接口等
- 扩展Agent的能力边界,使其能够执行LLM本身无法完成的任务
这些组件协同工作,使Agent能够表现出一定程度的自主性和智能行为。