第 3 章智能体

5月10日修改

3月3日创建

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Agent 智能体

3.1

什么是 Agent 智能体

3.1.1

基本概念

在解释什么是 Agent 智能体时，我们可以将其比作一个自动执行任务的小助手，它利用人工智能的技术来完成特定的活动或作业。想象一下，你有一个看不见的机器人，它可以根据你的命令或者自己的判断来帮你做事。这个机器人就可以被称为一个“智能体”。

智能体（Agent）在人工智能领域中，是指一个能够自主操作、作出决策的实体。智能体的设计目的是让它能够感知其环境，并根据感知到的信息作出反应；能够在其所处的环境中执行任务，并达到预定的目标。这些环境可能是实际的物理世界，也可能是数字世界，如虚拟环境或软件应用中。这些信息可能是文本信息，也可能是语音、图片、视频等多模态信息。

3.1.2

操作流程案例

假设你问智能体一个问题："如何用 Python 计算两个矩阵的乘积？"

问题输入：用户的问题会被带到数据库中检索相关知识。

初步回答：如果是简单问题，大模型直接回答，比如提供 Python 代码示例。

复杂问题处理：如果问题复杂，需要调用工具，比如代码解释器来执行 Python 代码。

多轮查询：如果需要多步计算，智能体会根据短期记忆记录每步结果，并在后续计算中使用这些结果。

答案输出：最终，智能体会整合所有信息并输出完整答案，同时将有用的信息存储到长期记忆中。

通过这个流程，智能体不仅能够准确回答问题，还能随着使用逐渐变得更聪明和高效。这种系统设计能帮助智能体更好地理解和满足用户需求。

3.2

Agent 与 LLM 之间的关系

现下大致可以认为：Agent = LLM + 记忆 +规划技能 + 工具使用

Agent 和 LLM 在功能和应用场景上有明显的互补关系。Agent 智能体作为一个综合性的概念，涵盖了从感知到决策再到行动的全过程，而LLM则专注于自然语言的理解和生成。通过将两者结合起来，可以创建更加智能、高效和人性化的系统，应用于各种复杂的任务和场景中。

3.3

快速搭建一个 AI 助手智能体

原文链接:https://www.coze.cn/open/docs/guides/agent_quick_start

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