在2023年3月，一个名为AutoGPT的框架项目引发了一场AI Agent热潮。这个项目利用大型语言模型，将大任务拆分成小任务，并使用工具完成它们。这种技术将大语言模型处理语言、创造内容和逻辑推理的能力扩展到了应用场景中，还加入了感知和行动技术，因此，能从头到尾解决一个简单的问题。
这个项目引起了国外大公司、国内创业者、投资者们的极大关注，大家开始积极开发AI Agent的框架、平台或具体应用。去年11月，OpenAI又推出一系列的GPTs，然后，国内才有不少公司才开始根据各自能力布局应用层、平台层、开发层和运营层等方向，来增加下一波生态下的壁垒性。
然而，任何行业都存在信息差，我周围有很多人，之前并没有关注该赛道，爆发后才觉得有必要了解下，但现在市场上各种信息泛滥，让人眼花缭乱，就带来不少困扰。他们不太清楚Agent是什么？为什么很重要，未来发展怎样？借此机会，分享一些信息，希望帮你初步了解这个概念。
那么，什么是AI Agent呢？简单来说，就是一个由AI技术加持的代理人，它变得更聪明了，可以感知周围的环境，并且能够独立地思考和行动。你有没有用过对话式的大模型（LLM），比如：文心一言、Kimi Chat、或者智谱AI？AI Agent和对话式模型区别在于，你不用一直告诉它要做什么，只要给它一个目标，就能想办法自动帮你完成。
所以，大模型（LLM）要很多各种各样的数据，数据帮助它，学习的和人一样具备交流、学习、思考和推理的能力。不过，它并不完美，时常出现一些奇怪的想法，或者受到环境影响；这时，就能用基于大模型开发的AI Agent进一步细化问题。
举个例子：如果你生病了，以前对它说：“我不舒服”，它只会告诉你去医院看看，多注意防护。如果更聪明的AI Agent，做法会不一样。它能检测你的体温和其他健康指标，结合网上的信息，分析之后告诉你：“你可能发烧了。”接下来，还能帮你自动写好请假条。如果你说：“帮我在钉钉上发给领导”，它立刻就能搞定。要是家里布洛芬不够了，它甚至可以把药加入购物车，你确认后付款，很快药就能送到家。这就是AI Agent的聪明之处。
那么，它的工作原理是什么呢？主要有四部分：
感知是第一步。AI通过传感器、摄像头、麦克风这些外部设备来感知周围的世界。比如你说：“我不舒服”，这句话就可以通过麦克风被捕捉到。
信息处理，像把一个通用的大模型和很多专业的知识库结合起来。比如：健康数据和家里的药物存量，你告诉它这些信息，它就能帮你保存并做出决策。
写请假条、在线购买药品，这些都是系统根据它的决策来完成的具体工作。完成之后，系统会告诉你结果。
一个完整的智能体（Agent），好比人类和周围环境互动的过程，它由两部分组成：一部分是智能体自己，另一部分是它所在的环境。
智能体像生活在物理世界中的人类，而物理世界是人类的外部环境，智能体感知周围的环境，理解环境中隐藏的信息，再结合自己的记忆、对世界的了解来做计划、做决定和采取行动一样；行动又会影响环境，产生新的反馈。
人类根据反馈再次做出决策，从而形成一个不断循环的过程。你看，这个过程像不像马克思主义的“实践论”？有个目标后，从认识开始，实践得出理论知识，再把知识应用回实践中去。
这就是AI Agent神奇之处。不过，由于大模型本身能力还在不断发展中，智能体形态、应用场景也就更晚一些，所以，看似短短一年内，探索了多种实现智能体的方式，但大部分还处在概念验证、产品演示阶段，常见问题也相对明显。
随着人工智能（AI）技术的快速发展，Agent（智能代理）这一概念逐渐走进了公众的视野，并在各个行业中掀起了一股热潮。从智能家居的语音助手，到电商平台的智能推荐，再到企业内部的自动化办公，Agent的身影无处不在。那么，我们该如何看待Agent的爆火呢？本文将从多个角度进行探讨。
一、Agent的定义与发展历程
Agent，又称智能代理，是指能代表用户或其他程序，以一定程度上的自主能力，完成信息收集、处理、分析或提供建议等任务的软件实体。Agent技术的发展可以追溯到上世纪80年代，当时主要被应用于分布式计算和专家系统等领域。随着AI技术的不断进步，Agent的功能和应用场景也得到了极大的扩展。
二、Agent爆火的原因
- 技术进步推动
近年来，深度学习、自然语言处理、计算机视觉等AI技术的飞速发展，为Agent提供了强大的技术支持。这些技术使得Agent能够更加准确地理解用户意图，提供更加智能的服务。 - 市场需求增长
随着消费者对个性化、便捷化服务的需求不断增长，Agent作为能够满足这些需求的重要工具，自然受到了市场的青睐。同时，企业也意识到Agent在提高工作效率、降低成本方面的巨大潜力，纷纷加大投入。 - 政策支持与引导
各国政府纷纷出台政策支持AI技术的发展，其中也包括了Agent技术的研发和应用。政策的支持和引导为Agent的发展提供了良好的环境。
三、Agent的应用场景
- 智能家居领域：通过语音助手等Agent设备，用户可以方便地控制家中的灯光、空调、电视等设备，实现智能化生活。例如，当用户说“我要睡觉了”，Agent可以自动调整卧室的灯光、温度和音乐，为用户创造一个舒适的睡眠环境。
- 电商领域：Agent可以根据用户的浏览历史、购买记录等信息，为用户提供个性化的商品推荐和购物建议。这不仅可以提高用户的购物体验，还可以增加电商平台的销售额。
- 虚拟房产展示：利用AI Agent和虚拟现实（VR）技术，用户可以在家中通过沉浸式体验来参观远程的房产。这种方式不仅节省了时间，还能为用户提供更加直观的房产了解。
- 智能客服与支持：通过自然语言处理和机器学习技术，AI Agent可以自动回答用户的咨询，处理订单问题和退货请求。这大大提高了客户服务的效率，降低了企业的人力成本。
- 医疗保健领域：AI Agent可以帮助医生诊断疾病、分析病理切片和制定治疗方案。此外，它们还可以协助护士进行病人监护和记录病历，提高医疗保健的效率和质量。
- 金融服务领域：AI Agent可以帮助银行和保险公司进行风险评估、信用评级和欺诈检测。通过大数据分析和机器学习算法，AI Agent能够更准确地评估客户的风险水平，为金融机构提供更可靠的决策支持。
- 制造业领域：AI Agent可以帮助工厂自动化生产线进行实时监控、故障诊断和预测性维护。这不仅可以提高生产线的运行效率，还可以降低设备的维修成本。
四、Agent技术的挑战与问题
- 数据安全与隐私保护
Agent在提供服务的过程中需要收集和处理大量用户数据，这涉及到数据安全和隐私保护的问题。如何确保用户数据的安全和隐私不被泄露，是Agent技术面临的重要挑战之一。 - 技术标准与互操作性
目前，不同厂商开发的Agent产品往往存在技术标准不统一、互操作性差的问题。这导致了用户在使用不同品牌的Agent产品时需要进行繁琐的设置和切换，影响了用户体验。 - 智能程度与人性化设计
虽然Agent技术已经取得了很大的进步，但在某些场景下仍然难以满足用户的期望。例如，在情感交流、复杂问题解答等方面，Agent的智能程度还有待提高。同时，人性化设计也是Agent技术需要关注的重要方面。
五、使用体验
前段时间，我使用百度的百度灵境矩阵平台创建了两个智能体：
味探AI智能美食探索助手 旅行助手AI智能规划行程
实际使用起来的效果并不理想。
所以，许多平台厂商、研究机构、创业公司推出各种单一智能体、多组合智能体、以及机器人自动化（RPA）等框架项目，但从实际调研和行业反馈看，还要迭代。
不过，这个框架的总体思路，可以用一个公式概括：
Agent = LLM（大型语言模型）+ Planning（规划）+ Feedback（反馈）+ Tool use（工具使用）。
当我们做规划时，不仅只看当前情况，还会考虑记忆、过去的经验，以前的反思和总结。而现在以ChatGPT和其他为首的国内大模型，更像一个固定不变的知识库，它不能直接和环境互动，虽然它们可以进行逻辑推理、基本规划，但不能感知周边的一切，来进行自主反馈。
在我看来，智能体能通过各种方式获取反馈。如果我们把和对话的ChatGPT视为一个智能体，那么，通过文本框输入的回复就是给它的反馈，这种互动后，它能调整自己的回答，而不是一次次再教育，更进一步地，智能体可以使用外部工具来增强它的功能，解决更复杂的问题。
例如：
它可以用天气API来获取天气预报，如果没有工具，智能体还能学习适应环境变化的策略，来应对挑战。所以，一个完整AI智能体应该能够主动和环境互动。而大型语言模型是它潜在能力的核心，未来发展方向，是创建一个从头到尾的系统，这将依靠它有效地使用周围的工具，来实现更广泛的应用。
目前市面有很多agent搭建工具，发展速度真的很快，所以，从实际情况来看，首先需要做的是丰富通用和特定场景的工作流程。这意味着，要创建一些标准的流程，这样不同的情况下都能用。其次深入地学习和积累专业知识。
