前言
在 AI 人工智能时代，智能体将会是未来最主流的大模型应用方式？人人都有机会通过智能体，解锁成为【超级个体】。
在人工智能的快速发展中，LLM、Agent、知识库、向量数据库、RAG（检索增强生成）、知识图谱以及AGI（人工通用智能）等概念和技术不断涌现，其共同推动着人工智能技术的进步和应用场景的拓展！
从智能体定义到实际应用，在多次体验各个智能体系之旅的前提下，简单谈谈一点 IDea！本文将分别介绍这些概念和技术，并探讨它们在实现AGI的不同形态中所扮演的角色。
接下来，我们先来看看这些在 AI 生态里面的 概念&定义->
大模型（LLM）
大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。
去年，大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点，其在规模上的增长尤为引人注目，参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处，更加深入地理解人类语言的复杂性。
在过去的一年里，大语言模型在吸纳新知识、分解复杂任务以及图文对齐等多方面都有显著提升。随着技术的不断成熟，它将不断拓展其应用范围，为人类提供更加智能化和个性化的服务，进一步改善人们的生活和生产方式。
智能体（Agent）
任何独立的能够思考并可以同环境交互的实体都可以抽象为智能体。Agent 是一个英文单词，指能自主活动的软件或者硬件实体。在人工智能领域，国内译为中文“智能体”。曾被译为“代理”、“代理者”、“智能主体”等。
智能体本身包括感知观测单元 (Sensor)、记忆检索单元（Memory）、推理规划单元（Planner） 和行动执行单元（Actuator）。
以 AI 为核心，构建一个立体感知、全域协同、精准判断、持续进化、开放的智能系统。
知识库
知识库是存储和管理知识的系统，在数据存储和检索方面起着重要意义。
作为以知识为基础的系统，为人工智能应用提供了丰富的数据支持。它整合和存储组织内部或外部的知识和信息，帮助企业或个人更有效地获取和利用知识。
知识库不仅可以提供各种类型的知识，还支持多种检索方式，方便用户快速找到所需知识。在人工智能应用中，知识库扮演着至关重要的角色，为 AI 系统提供必要的知识支撑。
知识库的概念来自两个不同的领域，一个是人工智能及其分支-知识工程领域，另一个是传统的数据库领域。由人工智能（AI）和数据库（DB）两项计算机技术的有机结合，促成了知识库系统的产生和发展。
知识库->信息和知识有序化，加快知识和信息流动，知识共享与交流，可以管理海量的非结构化文档数据，应用范围广泛。
向量数据库
向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库，其存储的向量来自于对文本、语音、图像、视频等的向量化。
与传统数据库相比，向量数据库可以处理更多非结构化数据（比如图像和音频）。
在机器学习和深度学习中，数据通常以向量形式表示。向量数据库以其高效存储、索引和搜索高维数据点的独特能力，在多个领域凸显了其重要性。它能够处理以多维空间中的向量形式表示的数据条目，包括数值特征、文本或图像的嵌入等复杂数据。
总的来说，在数据存储和检索方面，知识库和向量数据库发挥着重要作用。知识库是存储和管理知识的系统，而向量数据库则采用向量空间模型，将数据表示为向量形式，使得存储和检索高维数据变得更为高效。
向量数据库的应用使得 AI 系统在处理大规模、高维度的数据时更加高效和准确。这种数据库适用于图像、文本、音频等多种数据类型，为 AI 大模型和 Agent 智能体提供了强大的数据支持。
知识图谱
知识图谱则是一种以实体和关系为基础的图结构数据库，用于表示和管理知识。用于存储、管理和显示人类语言知识的结构化数据模型。
它通过对人类语言知识进行语义抽取并建立起其之间的关系，形成一种树状结构的知识库。实体是具有特定属性和关系的对象，如人、地点、组织等，而关系则是实体之间的联系。把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。
知识图谱技术的应用非常广泛，在医疗方面，比如临床诊疗->医疗数据->知识图谱（实体识别->关系抽取->数据集训练 图谱形式：主要确定什么作为节点，节点之间的边用什么来关联或者表示）。
与此同时，在智能推荐、自然语言处理、机器学习等领域也具有广泛的应用。尤其在搜索引擎领域，它能够提高搜索的准确性，为用户提供更加精准的搜索结果。
我们这里举个示例，比如：篮球领袖姚明，假如我们没有摄入这些知识的时候，我们就不知道姚明原来是篮球界的榜样！
这不禁让人联想到【六度分隔理论】
六度分隔（Six Degrees of Separation）简单地说：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。” 就好比一个连结人与社区的人际连系网：
检索增强生成（RAG）
RAG（检索增强生成）是一种结合检索器和生成器两大功能组件的技术，用于处理复杂的信息查询和生成任务。在大模型时代，RAG 通过加入外部数据（如本地知识库、企业信息库等）来增强 AI 模型的检索和生成能力，提高信息查询和生成质量。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）将向量数据库和大模型问答能力进行有效结合。知识源存储在向量数据库中，当提出问题时，通过向数据库检索找到相关部分，然后与大模型一起生成最终的回答。这种技术的出现大大提高了 AI 系统在回答复杂问题时的准确性和效率。
人工通用智能（AGI）
AGI（人工通用智能）是人工智能发展的最终目标，它要求智能系统能够像人类一样理解和处理各种复杂的情况和任务。AI 大模型、Agent 智能体、知识库、向量数据库、RAG 以及知识图谱等技术都是实现 AGI 的关键要素。它们在不同形态中相互协作，共同推动着人工智能技术的不断进步。
从知识中来，到知识中去!
在这些技术的不断发展和完善下，我们迎来了一个多元化、交叉性强的 AI 应用新时代。它将会发挥更加重要的作用，为人类社会的发展带来更多的机遇和挑战。
其实，每个技术领域都值得好好学习研究一番，认识，实践再应用，只停留在概念层面最多只是会把它当作一种工具一样，知其然知其所以然。但是，在不断地应用，迭代再迭代的趋势下，AI 将会离人们越来越近，越来越普及，目前并不是万能的，先人工后智能 … …
近来，越来越多的产品形态已经开放出来了，其实都可以归结于 AI 这类的应用，基于大模型（LLM）开拓其垂直的业务领域，加上一些基础的微调，嵌入较为丰富的知识库，这在某个程度上来看确实也正在引领产品形态的深刻变革！
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