一文读懂以LLM为核心的AI Agent的架构指南
一文读懂以LLM为核心的AI Agent的架构指南
在人工智能的浪潮中，AI代理（AI Agent）扮演着越来越重要的角色。它们不仅模拟人类智能行为，而且通过大型语言模型（LLM）作为核心引擎，实现自主决策和任务执行。本文将为您详细解析AI Agent的架构指南，从零基础入门到精通，帮助您全面了解这一前沿技术。
AI Agent的定义与应用
AI Agent，也称为AI智能体，是人工智能系统的一个分支，它们能够感知环境，做出决策，并执行任务以实现特定目标。AI Agent的应用领域广泛，包括客户服务、医疗诊断、股市交易、智能交通和教育辅导等。
AI Agent的架构
AI Agent的决策流程可以通过感知（Perception）、规划（Planning）和行动（Action）三个基本步骤来概括，简称PPA模型。这个模型是AI Agent智能行为的基础，支撑其与环境的交互和自主决策。
- 感知：AI代理通过感知系统从环境中收集信息，如文本、图像、声音等。
- 规划：收集到信息后，AI代理需要规划系统来确定如何达到目标。
- 行动：最后，AI代理根据规划的结果执行行动。
记忆机制
AI Agent的记忆机制是其学习和决策过程中不可或缺的一部分，包括感觉记忆、短期记忆和长期记忆。
- 感觉记忆：存储通过感官接收到的信息的印象。
- 短期记忆：储存当前意识到的信息，用于执行复杂的认知任务。
- 长期记忆：存储可长期保留的信息，通常存储在外部数据库中。
AI Agent的关键组件
一个完整的AI代理架构包括感知、规划、记忆、工具使用和行动等关键组件。
- 感知：与外部世界交互的接口，负责收集和解析环境数据。
- 规划：决策中心，将目标分解为可执行的步骤。
- 记忆：存储和检索信息，支持学习和长期知识积累。
- 工具使用：利用外部资源或工具来增强感知、决策和行动能力。
- 行动：执行任务和与环境交互的具体实施者。
大型语言模型（LLM）的作用
大型语言模型在AI Agent架构中扮演着核心角色，特别是在感知、规划、记忆、工具使用、行动、交互和沟通以及反思和学习等方面。
AI Agent则提供了更广泛的功能，仅需给定一个目标，就能够针对目标独立思考并做出行动，它会根据给定任务详细拆解出每一步的计划步骤，依靠来自外界的反馈和自主思考，为自己创建prompt以实现目标。可以说，AI Agent是真正释放LLM潜能的关键，是连接LLM与AGI的桥梁，为LLM核心提供强大的行动能力。同样，和传统RPA相比，RPA只能在给定的情况条件下，根据程序内预设流程来处理工作，而AI Agent则可以通过环境交互，信息感知做出对应的思考和行动。
大模型Agent的能力可以定义为**“大模型+记忆+主动规划+函数调用”，基于LLM的AI Agent由三个部分组成，分别是感知端（Perception）、控制端（Brain）和行动端（Action）**。控制端处于核心地位，大脑模块承担记忆、思考以及决策制定等基础工作，感知模块则负责接受和处理来自外部环境的多样化信息，如声音、文字、图像、位置等，最后，行动模块通过生成文本、API调用、使用工具等方式来执行任务以及改变环境。
大型语言模型的这些作用和应用，使得AI Agent能够更加智能和高效地执行任务，提高用户体验，并在各种复杂环境中实现自主操作。随着技术的不断进步，LLM在AI Agent的应用将更加广泛和深入。
AI Agent框架和平台
当前，AI Agent框架和平台的发展为开发者提供了多样化的工具和环境，如AutoGPT、GPT-Engineer、LangChain、HuggingGPT等。
作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。