AI 智能体：定义、应用与未来展望

AI 智能体概念阐释与大模型对比

大家好，欢迎回到启职鹿AI知识分享，今天咱们来聊聊什么是AI智能体，AI 智能体是在大模型兴起后备受瞩目的新兴概念。从表面上看，用户与 AI 智能体和大模型交互时，都是通过对话获取结果，但二者在本质和功能上存在显著区别。为了让大家深入理解 AI 智能体，我们将从五个主要方面展开探讨：其基本定义、相关主题的理解、实际案例展示、搭建所需工具以及广泛的应用场景和未来发展趋势。

大模型，以 ChatGPT 为例，存在一系列固有缺陷。它可能会产生不符合事实的幻觉，其输出结果并非总是可靠真实的；对于训练数据范围之外的知识，了解程度极为有限甚至一无所知；在实时计算任务方面能力不足；不具备实际行动能力，无法在现实世界中执行任务；也缺乏长期记忆功能，难以对过往信息进行有效存储和利用。因此，大模型在实际业务应用场景中，若要发挥有效作用，往往需要大量额外的修正工作，甚至离不开人工的频繁干预。

而 AI 智能体则展现出独特优势，它能够借助外部工具来突破大模型的这些限制。这里所说的外部工具，包括专门用于完成特定任务的插件、集成模块或代码段等，它们有效弥补了大模型的不足。AI 智能体的工作模式十分智能，仅需用户给定一个明确目标，它就能凭借自身能力针对目标展开独立思考，并积极制定行动方案。它会依据任务的具体要求，详细规划每一步骤，并且通过不断接收外界反馈，结合自主思考过程，自主创建提示词，以此来确保目标的顺利实现。在与大模型的对比中，如果将大模型比作驾驶中的副驾驶角色，那么 AI 智能体则更像是一位初级的主驾驶，具备更高的自主性和决策能力。若进一步将 AI 智能体与人进行类比，会发现它在思考模式上与人有着惊人的相似之处。其角色能力类似于人类的大脑，在 AI 智能体中，对应的是强大的大语言模型，具备学习、推理和思考能力，像 ChatGPT、拉马等都是典型代表；感知能力如同人类的听觉和视觉中枢，对应于智能体的语音识别和图像识别能力；记忆能力恰似人类的海马体，智能体通常借助知识库的形式存储和调用知识；行动能力类似于人类的书写和说话中枢，在智能体中体现为文本生成、图像生成、文本与语音或图像的相互转换等功能。AI 智能体整体上以大模型为核心，致力于增强规划、感知和行动等关键能力，从而使大模型能够独立自主地完成更具挑战性和复杂性的任务。一个完备的基于大模型的 AI 智能体系统，主要由大模型、规划工具、记忆组件和行动模块四个部分构成。从应用本质来讲，智能体实际上是大模型与规划、技能、记忆以及工具使用等要素相结合的基础架构体系。在这个体系中，大模型扮演着类似 “大脑” 的关键角色，为整个系统提供不可或缺的推理和规划能力。这种架构设计理念与人类的思考、感知和行动架构高度相似，正是这种相似性使得该架构在实现过程中更加高效可行。相较于广泛应用的 Copilot 副驾驶模式，AI 智能体模式具有更强的独立性。对比 AI 与人类的交互模式发展历程，从早期的嵌入式方式（如 Siri）逐渐向助理型 AI 方向演进，当前各类 AI 助手已不再局限于机械地执行任务，而是能够积极参与到人类的工作流程中，例如在编写代码、策划活动、优化流程等方面，都能够提供有价值的建议，与人类实现高效协同工作。而 AI 智能体在工作过程中，仅需用户给定一个明确目标，它就能独立完成从任务规划到工具调用的全过程，充分展现出高度的自主性和智能性1。

AI 智能体实例剖析与相关技术框架

2023 年 3 月，Auto - GPT 的正式发布在 AI 领域引发了广泛关注，它成功将 AI 智能体概念推向大众视野。Auto - GPT 以 GPT - 4 为强大驱动力，具备令人瞩目的自主行动能力，在执行任务时，完全无需用户进行每一步的详细操作指导。只要用户下达指令，Auto - GPT 就能自主规划并逐步完成复杂任务，其实现方式是巧妙运用大语言模型进行各种结果的生成，并充分整合网络搜索引擎和代码脚本等工具来达成目标。

此外，由 GPT - 4 驱动开发的 BabyAGI 智能体同样表现出色。例如，当面对 “实现财务自由应如何操作” 这样的复杂任务时，BabyAGI 会首先调用大模型对任务进行初步分析，然后将任务分解为几个关键步骤：第一步明确目标和规划，第二步增加收入，第三步控制支出，第四步持续学习和成长。这是首次调用大模型得出的任务分解结果，随后，大模型会针对第一步 “明确目标和规划” 再次进行深入分析，经过第二次调用，得出更为详细的结果，如确定财富自由的具体标准以及制定相应的财务规划，至此第一步任务顺利完成。接着，继续调用大模型依次执行后续增加收入等任务，通过多次重复调用大模型执行各个子任务，最终将所有子任务的结果进行整合，得到完整且符合用户需求的答案。

尽管当前市场上已经存在大量的 AI 工具，它们在不同领域和任务模式下能够发挥一定作用，但在面对复杂的 AI 问题时，却显得力不从心。大模型凭借其在语言理解、生成、交互和推理等方面展现出的卓越能力，在 AI 系统中充当着关键的控制器角色，负责管理和协调现有的各种 AI 模型，共同应对复杂任务挑战。同时，大模型还通过提供通用接口，为启动 AI 处理复杂任务提供了便捷途径。基于这样的技术需求和发展趋势，LangChain 框架应运而生。LangChain 框架的核心功能是连接不同类型的 AI 模型，使其协同工作，从而有效解决复杂任务。在这个框架下，涵盖了多种功能各异的智能体，如负责图像识别、图像生成、图像检测以及语音播报等任务的智能体。这些智能体在大语言模型的统一指挥和控制下，各自承担相应任务，并将任务结果进行整合，最终形成完整的解决方案。

Inflection AI 是由穆斯塔法・苏莱曼（Mustafa Suleyman）创立的一款具有创新性的机器人，与传统的 ChatGPT 等基于文本的 AI 助手不同，它被精心设计为具备良好情商的数字伴侣。它能够以极其自然的方式与用户进行交流和讨论，无论是在用户渴望学习新知识、需要倾诉日常烦恼、讨论一天中遇到的棘手问题，还是仅仅想要寻找一个充满好奇和趣味的伙伴打发时间时，Inflection AI 都能成为理想的交流对象。它代表了人工智能领域在情感陪伴方向上的一个重要发展趋势，与电影《她》中所描绘的人工智能形象有相似之处，甚至让人不禁想象在未来是否真的可能与这样的 AI 建立起类似恋爱的关系。随着 AI 智能体技术的不断发展，其功能日益强大，应用场景也越发广泛，这就引发了一个关键问题：我们应如何搭建一个属于自己的 AI 智能体呢？实际上，当前国内外众多大模型公司都敏锐地察觉到这一需求，纷纷提供了无需编程知识即可使用的智能体搭建工具。在国际市场上，OpenAI 的 GPTs、谷歌的 Dialogflow 以及微软的 Azure Bot 等工具备受欢迎；在国内，字节跳动的相关产品、腾讯的腾讯混元、百度的百度文心一言等也拥有广泛的用户群体。这些工具为用户搭建智能体提供了极大的便利，使得每个公司或个人都能够根据自身独特需求，轻松开发出个性化的智能体。这一趋势如同当前热门的 APP 开发浪潮一般，推动了 AI 智能体应用的爆发式增长，大幅降低了开发门槛，无需复杂编程即可实现智能体的搭建11。

AI 智能体应用领域与未来展望

AI 智能体的应用范围极其广泛，已经深度渗透到各行各业之中。在个人助理领域，它能够为用户提供全方位的贴心服务，例如帮助用户精心规划旅游行程。当用户提出 “带孩子去北京玩三天” 的需求时，智能体能够迅速生成详细周全的行程规划，包括精确的行政规划、丰富多样的吃喝规划、充满趣味的玩乐规划以及惬意的休闲规划等，仿佛为用户配备了一位专业且贴心的随身助理，提供的内容完整细致，充分满足用户在旅行中的各种需求。有了智能体的协助，用户无需再像过去那样，反复通过大模型询问诸如行程如何规划、当地有哪些美食和景点等问题，然后自行拼凑组合信息，大大节省了时间和精力。

在协作模式方面，AI 与人类的协作程度可以类比为自动驾驶技术中的不同等级。以 ChatGPT 为代表的对话机器人，类似于自动驾驶中的 L2 级别辅助驾驶，主要为人类提供信息和建议，辅助人类决策，但并不直接参与实际工作任务的执行；Copilot 这类辅助工具则类似于 L3 级别辅助驾驶，在工作中能够与人类实现一定程度的协同合作，共同完成任务，但仍需要人类进行一定的监督和调整；而 AI 智能体则更进一步，类似于 L4 级别自动驾驶，在人类给定目标后，它能够独立自主地完成任务规划、工具调用以及任务执行的全过程，仅在必要时等待人类的少量修改调整指令。然而，尽管 AI 智能体在理论上具备强大的功能和广阔的应用前景，但在实际应用中，目前仍面临诸多挑战。虽然它易于想象和演示，但要实现真正意义上的广泛应用，仍有很长的路要走，还存在许多不确定性因素。不过，展望未来，随着技术的不断进步和创新，AI 智能体有望沿着与自动驾驶汽车相似的发展轨迹，持续提升智能化水平，从最初的辅助人类工作逐步发展为完全自主工作，实现从辅助角色到主导角色的转变。相信在不远的将来，这些美好的愿景都将逐步成为现实，AI 智能体将在各个领域发挥更加重要的作用，为人类社会带来更多的便利和价值。同时，我们也应持续关注和聚焦那些在 AI 智能体技术发展方面表现出色的公司，积极探索其发展模式和创新成果，共同推动这一领域的蓬勃发展。感谢大家的收看，期待下次与大家再次分享更多精彩内容