定义：让 AI 以类似人的事情和思考办法，来完成一系列的任务
AI Agent 能做什么？
靠 LLM 思考、能利用工具、能召唤助手
实质：给出任务，能帮你搞定的，便是 Agent
二、决策流程AI Agent 基本决策流程
P（感知）P（方案）A（行动）
举个例子，此刻你肚子饿了，想吃东西。
如果你回家说：妈，我饿了！
那么妈妈会：（感知）听到你说的-（方案）操持做你爱吃的东西-（行动）做好吃的叫你用饭。
如果你身在他乡，你肚子饿了，想点外卖，打开了饿了么app，那么饿了么会：（感知）你在app下单-（方案）餐厅接单，骑手接单-（行动）骑手将你的饭送到你手中。
三、AI Agent 的组成
每个AI Agent 都会包括大脑（LLM）、方案（Planning）、影象（Memory）、工具利用（Tool use）
大脑🧠
用大措辞模型 （LLM） 作为大脑
方案📝
一项繁芜的任务须要涉及到许多步骤，Agent 须要知道这些步骤并提前方案：子目标分解、反思和完善。
影象🐘
对应人脑的影象类型，可以用以下映射表述：
短期影象包含所有高下文内容，受 Transformer 有限的高下文窗口长度的限定。
长期影象作为 Agent 在查询时可以处理的外部存储数据库，可以通过快速检索进行访问。
工具利用🔧
AI Agent 可以调用外部 API，以得到模型权重中短缺的额外信息，包括当前信息、代码实行能力、专有信息源的访问。
四、LLM 驱动下的AI Agent体系概览
每个bot都可能包括大脑（LLM）、方案（Planning）、影象（Memory）、工具利用（Tool use）
五、AI Agent 的问题是否须要一个 Agent 监控 当前的 Agent为担保AI Agent 决策的透明性，系统可能须要向用户展示推理过程LLM的高下文限定，影响大体量任务的实行LLM 会涌现格式与内容缺点、乃至在一些时候也会表现出叛逆行为
六、AI Agent 和我们关系作为AI 的新型运用模式 Agent，无论是作为我们的助力还是独立智能体，都将显著提高事情效率，引发创新活力。随着AI技能的发展，那些能够理解AI的潜力、制订有效策略并辅导AI行动准则的人，确实将成为企业中非常宝贵的资产。同时，这也哀求员工不断提升自己的技能，以适应这个快速变革的时期。
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