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编者按：2025年是AI智能体元年。本系列文章旨在介绍AI智能体的概念、类型、原理、架构、开发等，为进一步了解AI智能体提供入门知识。本文为系列文章的第一篇，文章来自编译。
大语言模型（LLM）的出现让人工智能有了巨大飞跃。这些强大系统革新了自然语言处理，但其真正潜力在于与“智能体能力”（自主推理、规划和行动）的结合。这正是LLM智能体的用武之地，标志着我们与AI交互以及利用AI的方式出现了范式转变。
AI智能体技术栈
本文旨在全面解析AI智能体，探讨其特性、组成与类型，并分析其发展历程、挑战及未来方向。
我们先了解从LLM到AI智能体的演进之路。
1. 从LLM到AI智能体
LLM应用形态的演变是现代应用的最快发展之一。
1.1 从传统聊天机器人到LLM驱动的聊天机器人
聊天机器人并非新事物，在生成式AI（gen AI）概念出现前，你可能已经跟网上的聊天机器人互动过了。
前生成式AI时代的传统聊天机器人与当今AI驱动的对话智能体有本质区别，那种机器人一般是这样子的：
基于规则的响应：
- 传统聊天机器人依赖基于规则的逻辑（“if-then”语句）。
- 仅能处理预定义规则，无法应对复杂或模糊的查询。
固定回复：
- 回复为静态且预先设定的。
- 通过检测特定关键词或短语触发。
- 缺乏灵活性和对话深度。
人工接管：
- 搞不定的查询会提供一个“转人工”按钮。
- 复杂问题仍需人工干预。
1.2 LLM驱动的聊天机器人的诞生
ChatGPT的发布：2022年11月30日，OpenAI推出基于GPT-3.5的ChatGPT，成为首个主流LLM应用。
ChatGPT沿用了传统的聊天界面，但背后是经海量互联网语料训练而成的先进LLM技术。
Transformer架构：GPT（Generative Pre-trained Transformer）的基础是谷歌2017年提出的Transformer架构。
其通过自注意力机制分析输入序列，深入理解上下文。
LLM的能力：与传统聊天机器人不同，LLM能生成类人的、上下文相关且新颖的文本。
用例包括代码生成、内容创作、客户服务增强等。
局限性：
- 个性化：难以在长对话中保持一致的个性化互动。
- 幻觉问题：可能会生成事实错误但逻辑通顺的回复，因输出依赖概率而非验证过的知识。
应对措施：
- 探索检索增强生成（RAG）等技术，让输出基于可靠的外部数据。
- 这些进展旨在减少错误并提升LLM系统的健壮性。
1.3 从LLM聊天机器人到RAG聊天机器人与AI智能体
RAG聊天机器人：检索增强生成（RAG）将外部数据检索与LLM能力结合，生成准确且情境化的回复。
知识来源：
- 非参数化知识：从互联网或专有数据库等外部来源检索到的实时数据。
- 参数化知识：LLM训练中内嵌的知识。
优点：减少幻觉、提供最新信息并确保可验证的回复。
提示工程：通过上下文学习（单样本、少样本）、思维链（CoT）和ReAct（推理+行动）等技术，引导LLM推理与输出生成，提升回复质量。
AI智能体：AI智能体由配备了工具、多步规划与推理能力的LLM演进而来。
工具使用：LLM可通过结构化模式（如JSON）分析任务并分配参数，调用编程定义好的函数或API。
环境：AI智能体在迭代执行环境中运行，支持基于反馈的动态决策与持续适配。
智能体系统：由自主智能体组成的计算架构，可整合多系统组件、做出决策并实现目标。
智能体式RAG：
- 将LLM的推理、工具使用和规划能力与语义信息检索结合。
- 构建动态系统，可分解任务、执行复杂查询并利用工具解决问题。
从LLM聊天机器人到RAG聊天机器人再到AI智能体的转型，标志着向更智能、自适应且集成工具的系统转变，这样的系统能实时解决复杂问题。
2. 什么是AI智能体？
AI智能体是通过传感器感知环境、处理信息，并通过执行器作用于环境以实现特定目标的系统。可将其视为能观察、思考与行动的数字实体，跟人类与环境的互动类似，不同的是以编程化和目标驱动的方式进行。
AI智能体的概念基于理性行为：智能体应采取实现目标可能性最大的行动。这种理性是AI智能体有别于简单的响应程序的核心特征。
2.1 AI智能体的特性
AI智能体具备以下关键特性：
- 自主性：无需人类干预，独立决策。
- 发射性与主动性：响应环境变化并主动采取措施实现目标。
- 适应性：通过处理新信息与经验进行学习与进化。
- 目标导向：以实现预定义目标或优化结果为方向。
- 交互性：与其他智能体或人类沟通协作。
- 持续性：持续运行，监控并响应动态环境。
3. AI智能体的核心组件
AI智能体的核心组件包括：
- 感知
- 推理
- 行动
- 知识库
- 学习
- 通信接口
3.1 感知（传感器）
传感器令智能体感知环境，包括物理传感器（摄像头、麦克风）或数字输入（数据流、用户交互）。
3.2 推理（处理器）
智能体的“大脑”，处理传感器信息并决定适当行动。
该组件实现智能体的决策算法并维护必要的内部状态。
AI智能体利用基于规则的系统、专家系统和神经网络等决策机制，做出明智决策并高效执行任务。
3.3 行动（执行器）
智能体影响环境或采取行动的手段。
可能是物理执行器（机械臂、扬声器）或数字执行器（数据库更新、显示输出）。
3.4 知识库
智能体用于决策的信息库，包含预编程知识与学习获得的信息。
3.5 学习
使智能体通过数据与经验学习，随时间提升性能。
利用强化学习、监督学习与无监督学习等技术持续优化智能体表现。
3.6 通信接口
让智能体可以与其他智能体、系统或人类交互。
在更大环境下的智能体
下文将详述各组件及智能体的运作方式。
4. AI智能体如何与环境交互
交互周期通常叫做“感知-规划-行动”循环。下面以自动驾驶汽车为例解析各阶段：
4.1 感知阶段
智能体的“感知”阶段可看作：
传感器 → 处理 → 状态更新
- 智能体通过传感器接收输入
- 信息被处理与解析
- 基于新信息更新当前状态
4.2 决策阶段
智能体的“思考”阶段：
当前状态 + 目标 → 评估选项 → 选择最优行动
- 智能体评估可能的行动
- 权衡目标与约束
- 基于可用信息选择最优行动
4.3 行动阶段
智能体的“执行”阶段：
执行行动 → 观察变化 → 启动新循环
- 通过执行器执行选定行动
- 环境因此改变
- 智能体通过传感器观察结果，启动新循环
该循环持续重复，每秒可能执行多次。其强大之处在于：
- 适应性：若发生意外，智能体可在下一个感知阶段检测出来并调整行动。
- 学习机会：智能体可对比预测结果与实际结果，优化未来决策。
- 目标导向行为：每一循环均推动智能体在约束下趋近目标。
为了从编程的角度去理解，以恒温器为例对比三种复杂度：
1.简单程序
# Simple program
if temperature > desired_temperature:
turn_on_cooling()
- 仅遵循固定规则
- 不考虑后果
- 无学习或适应
2.响应式程序
# Responsive program
if temperature > desired_temperature:
if time_of_day == "peak_hours":
turn_on_cooling_eco_mode()
else:
turn_on_cooling_normal()
- 更复杂的规则
- 一定情境感知
- 仍无真正智能
3.AI智能体
class SmartThermostat:
def perceive(self):
current_temp = get_temperature()
time = get_time()
electricity_price = get_current_price()
weather_forecast = get_forecast()
user_preferences = get_preferences()
return Environment(current_temp, time, electricity_price,
weather_forecast, user_preferences)
def think(self, environment):
possible_actions = [
NoAction(),
CoolNormal(),
CoolEco(),
PreCool(),
WaitForOffPeak()
]
# Evaluate each action's expected outcome
best_action = None
best_utility = float('-inf')
for action in possible_actions:
predicted_state = predict_future_state(environment, action)
utility = calculate_utility(predicted_state)
if utility > best_utility:
best_action = action
best_utility = utility
return best_action
def act(self, action):
action.execute()
monitor_results()
update_learning_model()
- 考虑多因素
- 预测结果
- 从经验中学习
- 优化长期目标
- 平衡竞争性目标
这个循环对所有AI智能体均适用：
- 聊天机器人感知文本输入，考虑适当的回复并生成文本。
- 交易机器人感知市场数据，制定策略并执行交易。
- 扫地机器人感知房间布局与污垢，决定进入清洁模式并执行移动。
5. AI智能体如何运作？
假设你的智能冰箱不仅能在牛奶喝完时补货，还能根据你的浏览记录建议改喝杏仁奶。这算贴心还是有点吓人？你说了算！
这便是AI智能体的缩影。
AI智能体能理解人类语言（要归功于LLM）、对信息进行推理、规划行动，且无需持续的人工输入即可执行任务。
它们解决复杂问题的能力远胜简单自动化工具。
与基础脚本不同，AI智能体集成到软件系统之中，支持与环境的复杂交互。
AI智能体与简单自动化的区别
区别源于两大能力：
- 工具使用
- 规划
你或许见过ChatGPT连基础的数学题也会做错，那是因为它只靠训练数据做出响应。
同理，若要求你计算85×65，作为人类，你需直接知道答案或使用计算器工具。
AI智能体同理，需赋予其工具访问权限。
第二项能力是规划。
以同一道数学题为例，你需懂得乘法或知道向计算器传入参数85、65及乘法指令。
这便是规划与推理。
以下是向AI智能体发起查询时的流程：
AI智能体架构
5.1 编排层（控制中心）
假设我要创建一个AI会议智能体，我会跟调度器说“我想为学生举办一场网络研讨会”。
该查询将触发AI智能体。
编排层
查询可以是文本、音频、视频或图像（数据最终会转换为机器可处理的数值）。
查询由编排层（即智能体控制中心）处理。
编排层的四大职责：
- 记忆：维护完整交互记录。
- 状态：存储进程的当前状态。
- 推理：引导智能体的推理过程。
- 规划：确定步骤及下一步行动。
编排层会与模型（LLM）进行交互。
5.2 模型（大脑）
模型是整个智能体的中央决策者。
AI模型通常为大语言模型（LLM）。
AI智能体的模型
为了理解查询、制定计划并决定行动，模型采用以下推理与逻辑框架：
- ReAct（推理+行动）
（推理+行动）确保审慎行动
- 思维链
通过中间步骤推理
- 思维树
探索多路径以寻找最优解
模型决定采取何种行动，并利用工具执行。
5.3 工具（手）
工具让智能体得以跟外部世界交互。
如计算器、API、网络搜索、外部数据库等都属于工具。
工具让智能体能执行模型无法独立完成的任务、获取实时信息或处理现实世界的任务。
6. ✅ 何时使用智能体 / ⛔ 何时应避免使用
当你需要LLM来决定应用的工作流时，智能体是有用的，但常被滥用。关键在于：你是否真的需要灵活工作流来高效解决任务？如果预设工作流经常失效的话，就需更高的灵活性。
以冲浪旅行网站客服应用为例：
若用户请求一般只有预设的两类（基于用户选择），且两类均有预设工作流：
- 用户需旅行信息 ⇒ 提供搜索栏访问知识库
- 用户需联系销售 ⇒ 提供联系表单
如果这种确定型工作流已覆盖所有查询，直接编码即可！这样的系统是100%可靠的，避免了LLM的不可预测。
出于简单性与健壮性的考虑，不建议优先采用智能体。
但如果工作流无法预先确定呢？
比方说，用户问：“我原计划周一到达，但忘带护照可能延迟至周三。能否在周二上午带上我和装备去冲浪？费用需包含取消险。”
这个问题涉及到多种因素，预设标准无法覆盖。
如果预设工作流经常覆盖不到的话，则需更高灵活性。
此时智能体架构便可派上用场。
上述案例中，可构建多步骤智能体，访问天气API获取预报、谷歌地图API计算距离、员工空闲情况面板及知识库RAG系统。
此前，计算机程序受限于预设工作流，试图通过堆叠if/else处理复杂性，仅能处理“数字求和”或“寻找最短路径”等范围狭窄的任务。但预设流程通常无法匹配上现实世界的任务（如上述旅行案例）。智能体系统为程序开启了处理现实任务的大门！
7. 应用领域
AI智能体是通用工具，可提升多领域生产力、效率与智能，正日益应用于日常场景与高影响领域。
8. 总结
AI智能体正改变我们与技术的互动方式，提供空前的自主性、智能与适应性。
从简单反射型智能体到复杂学习系统，AI智能体正应用到多个行业来解决复杂问题并增强人类能力。但构建高效智能体面临伦理关切、数据依赖与可扩展性等挑战。
随着AI技术的不断进步，AI智能体潜力巨大。通过关注通用AI、人机协作与伦理考量，我们可创建高效执行任务、符合人类价值观并为社会做出积极贡献的智能体。
核心要点：
- AI智能体是自主系统，通过感知、决策与行动实现目标。
- 核心组件包括传感器、执行器、决策引擎与学习模块。
- AI智能体应用于虚拟助手、自动驾驶汽车与医疗等领域。
通过理解基础原理并紧跟进展，我们能利用AI智能体推动创新，创造出更美好的未来。
译者：boxi。
