AI Agent 介绍

Agent 正在彻底改变我们处理复杂任务的方式，利用大型语言模型 (LLMs) 的强大能力代表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，探索它们的能力、设计模式和潜在应用。

什么是 Agent？

在本指南中，我们将 Agent 定义为由 LLM 驱动的系统，旨在自主采取行动并解决复杂任务。与传统 LLM 不同，AI Agent 不仅仅是简单的文本生成。它们具备额外的能力，包括

• 规划和反思：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交互，例如数据库、API 和软件应用，以收集信息并执行操作。
• 记忆：AI Agent 可以存储和检索信息，使它们能够从过去的经验中学习并做出更明智的决策。

本讲座讨论了 AI Agent 的概念及其在人工智能领域的重要性。

为什么使用 Agent 进行构建？

虽然大型语言模型 (LLMs) 在翻译或电子邮件生成等简单、狭窄的任务上表现出色，但在处理需要多个步骤、规划和推理的复杂、广泛任务时则显得不足。这些复杂任务通常需要访问 LLM 知识库之外的外部工具和信息。

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特定公司数据。这些行动需要实时信息、最新见解和公司内部数据，而独立的 LLM 可能无法访问这些信息。

AI Agent 通过将 LLMs 的能力与记忆、规划和外部工具等附加功能相结合，弥补了这一差距。

通过利用这些能力，AI Agent 可以有效地处理复杂任务，例如

• 制定营销策略
• 规划活动
• 提供客户支持

AI Agent 的常见用例

以下是 Agent 在行业中正在应用的常见用例的不完全列表

• 推荐系统：为产品、服务或内容提供个性化建议。
• 客户支持系统：处理咨询、解决问题并提供帮助。
• 研究：在法律、金融和健康等各个领域进行深入调查。
• 电子商务应用：促进在线购物体验、管理订单和提供个性化推荐。
• 预订：协助旅行安排和活动规划。
• 报告：分析大量数据并生成综合报告。
• 财务分析：以前所未有的速度和准确性分析市场趋势、评估财务数据并生成报告。