伴隨著 AI 在全球的持續(xù)火熱，除了大語(yǔ)言模型 ( LLM )，另一個(gè)焦點(diǎn)應(yīng)該就是 AI Agent了。從今年的3、4月開始，AI Agent 就持續(xù)引發(fā)人工智能領(lǐng)域乃至全社會(huì)的密切關(guān)注，也被很多人認(rèn)為是這輪 AIGC 影響人們?nèi)粘Ｉ町a(chǎn)的關(guān)鍵所在。

人工智能體 AI Agent 概念

人工智能體（AI Agent）是一種能夠感知環(huán)境、進(jìn)行決策和執(zhí)行動(dòng)作的智能實(shí)體。不同于傳統(tǒng)的人工智能，AI Agent 具備通過(guò)獨(dú)立思考、調(diào)用工具去逐步完成給定目標(biāo)的能力。

AI Agent模仿人類執(zhí)行任務(wù)的四大組件：記憶、規(guī)劃能力、大語(yǔ)言模型、工具使用。這些組件各自對(duì)人類行為的模擬有重要作用。

AI Agent 技術(shù)組件

(1) 記憶（Memory）

記憶是 AI Agent 存儲(chǔ)和檢索信息的能力，這對(duì)于模仿人類的學(xué)習(xí)和經(jīng)驗(yàn)累積至關(guān)重要。在 AI 系統(tǒng)中，記憶可以是長(zhǎng)期存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息），也可以是短期記憶，如當(dāng)前任務(wù)的臨時(shí)數(shù)據(jù)。記憶使 AI 能夠利用過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)來(lái)指導(dǎo)當(dāng)前的決策和行動(dòng)。

(2) 規(guī)劃能力（Planning Ability）

規(guī)劃能力是指 AI 生成和執(zhí)行多步驟策略的能力，以達(dá)到特定目標(biāo)。這包括識(shí)別任務(wù)的目標(biāo)、評(píng)估可行的行動(dòng)方案、以及決定執(zhí)行順序。規(guī)劃對(duì)于處理復(fù)雜任務(wù)和適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境尤為重要。

(3) 大語(yǔ)言模型（Large Language Model）

大語(yǔ)言模型，如 GPT-4、ChatGLM，是 AI 系統(tǒng)中用于理解和生成自然語(yǔ)言的重要組件。這些模型通過(guò)處理大量的文本數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言的結(jié)構(gòu)和用法，使 AI 能夠進(jìn)行高效的語(yǔ)言理解、生成和翻譯。它們對(duì)于人機(jī)交互和信息處理至關(guān)重要。

(4) 工具使用（Tool Use）

這是指 AI 利用外部工具或設(shè)備來(lái)完成任務(wù)的能力。在人類行為中，工具使用是智力和創(chuàng)造力的重要表現(xiàn)。AI 中的工具使用可以是軟件工具，如數(shù)據(jù)庫(kù)查詢、數(shù)據(jù)分析軟件，也可以是硬件工具，如機(jī)器人利用機(jī)械手臂進(jìn)行物理操作。

如何構(gòu)建AI Agent ？

AI Agent 的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練需要結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，例如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。通過(guò)與環(huán)境的交互和反饋，AI Agent可以逐步改進(jìn)自己的性能和表現(xiàn)，以實(shí)現(xiàn)更好的任務(wù)執(zhí)行能力。

AI Agent 構(gòu)建涉及以下主要步驟：

1. 定義任務(wù)和目標(biāo)：首先確定AI Agent需要解決的具體任務(wù)和目標(biāo)。這可以是任何領(lǐng)域的問(wèn)題，例如自動(dòng)駕駛、游戲玩家、語(yǔ)音識(shí)別等。
2. 確定輸入和輸出：確定AI Agent的輸入信息和輸出行為。輸入信息可以包括傳感器數(shù)據(jù)、文本、圖像等，輸出行為可以是決策、動(dòng)作、生成文本或圖像等。
3. 數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備：收集和準(zhǔn)備用于訓(xùn)練和評(píng)估AI Agent的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集應(yīng)包含與任務(wù)相關(guān)的輸入和對(duì)應(yīng)的正確輸出或獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)。這些數(shù)據(jù)可以通過(guò)真實(shí)世界的觀測(cè)或模擬環(huán)境生成。
4. 選擇合適的算法和模型：根據(jù)任務(wù)需求選擇適當(dāng)?shù)乃惴ê湍Ｐ蛠?lái)訓(xùn)練AI Agent。這可能涉及強(qiáng)化學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)等技術(shù)，例如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、高斯過(guò)程等。
5. 訓(xùn)練AI Agent：使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集和選擇的算法對(duì)AI Agent進(jìn)行訓(xùn)練。這可能需要進(jìn)行多輪迭代和優(yōu)化，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)和算法來(lái)改進(jìn)AI Agent的性能。
6. 評(píng)估和調(diào)優(yōu)：對(duì)訓(xùn)練后的AI Agent進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)其性能進(jìn)行調(diào)優(yōu)。評(píng)估可以使用測(cè)試數(shù)據(jù)集或在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行模擬測(cè)試。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，可以調(diào)整算法、模型或訓(xùn)練過(guò)程，以提高AI Agent的表現(xiàn)。
7. 部署和應(yīng)用：一旦AI Agent經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和評(píng)估，可以將其部署到實(shí)際應(yīng)用中。這可能涉及將Agent集成到硬件設(shè)備、軟件系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中，以實(shí)現(xiàn)實(shí)際的任務(wù)解決。

需要注意的是，設(shè)置AI Agent是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，需要綜合考慮任務(wù)需求、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算法選擇、訓(xùn)練和評(píng)估等方面。此外，AI Agent的設(shè)置通常需要專業(yè)知識(shí)和技能，因此可能需要團(tuán)隊(duì)合作或?qū)I(yè)人士的參與。