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导读：AI Agent是指能够在特定环境中自主执行任务的人工智能系统，不仅接收任务，还自主制定和执行工作计划，并在过程中不断自我评估和调整，类似于人类在创造性任务中的思考和修正过程。AI Agent的四种关键设计模式是实现高效执行复杂任务的基础，共同构成了AI Agent的能力框架。本文将深入解析这四种关键设计模式。

AI Agent的四种关键设计模式如下：

• 反思：LLM检查自己的工作，以提出改进方法。

• 使用工具：LLM使用网络搜索、代码执行或任何其他功能来帮助收集信息、采取行动或处理数据。

• 规划：LLM提出并执行一个多步骤计划来实现目标。

• 多智能体协作：多个 AI 智能体一起工作，分配任务并讨论和辩论想法，提出比单个智能体更好的解决方案。

1. 反思

如图1所示，反思模式允许AI Agent在完成任务后对自身的输出进行再次审视和评估。在这种模式下，AI Agent不仅能执行任务，还能像人类专家一样，对自己的工作进行批判性思考。

$$图1AIAgent四种设计模式——反思$$

案例：

AI Agent可能会生成一段代码，然后根据预设的标准或反馈，自我检查代码的正确性、效率和结构，并提出可能的改进措施。这种自我监督和修正的能力，使得AI Agent在执行任务时能够不断提高准确性和效率。

2. 工具使用

工具使用如图2所示，它赋予AI Agent使用外部工具和资源的能力，以此来扩展其功能和提高生产效率。该模式下，AI Agent可以搜索网页、生成和运行代码、分析数据等，利用各种工具来收集信息、执行操作。

$$图2AIAgent四种设计模式——工具使用$$

案例：

AI Agent可能会使用图像处理工具来分析和处理图像数据，或者调用API来获取和整合外部信息。这样的能力使得AI Agent不再局限于内置的知识库，而是能够与外部系统交互，从而更好地适应多变的任务需求。

3. 规划

规划模式强调AI Agent在面对复杂任务时，能够进行系统性的规划和步骤分解。如图3所示，AI Agent不仅能够理解任务的整体目标，还能够制定出详细的行动计划，并按照计划逐步推进任务流程。该模式下，AI Agent能够展现出类似人类的前瞻性和策略性思维。例如，AI Agent可能会在进行项目管理时，先确定项目的主要里程碑，然后为每个里程碑制定具体的执行步骤和时间表，确保项目能够有序进行。

$$图3AIAgent四种设计模式——规划$$

案例：

AI Agent可以根据给定的目标自动规划出实现路径，比如在开发一个新项目时，它能够规划出研究、设计、编码、测试等一系列步骤，并自动执行这一计划，甚至在遇到问题时重新规划以绕过障碍。

4. 多Agent协作

Agent协作突出了多个AI Agent之间的合作和协调。如图4所示，在这种模式下，每个AI Agent都可以扮演特定的角色，并与其他AI Agent共同协作以完成复杂的任务。这种合作可以模拟真实世界中的团队工作流程，通过代理间的互补和协同作用，提高整体的执行效率和创新能力。

$$图4AIAgent四种设计模式——多Agent合作$$

案例：

在一个开源软件开发项目中，一个AI Agent可能负责编写代码，另一个AI Agent则负责代码审查和测试，通过这样的分工合作来共同推动项目的成功完成。

总结

AI Agent智能工作流在多个行业中展现出实际应用的巨大潜力，这些智能体在编程、研究和多模态任务处理等领域的应用，智能体工作流将在未来几年内极大扩展AI的能力边界。无疑，这四种设计模式的结合使用，不仅能够提升AI Agent在单个任务中的执行能力，还为它在更广泛的应用场景中进行协作和创新提供了可能。随着这些模式的进一步发展和完善，AI Agent将在未来的工作流程中发挥更加关键的作用，推动各行各业向智能化转型。

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作者简介：

王吉伟，AIGC领域的资深观察家、分析师和布道者，对AI Agent的发展和应用等有系统的梳理和深入的思考。目前重点研究AIGC、AI Agent及超自动化在各行业的落地应用与创业创新，作品遍布各大内容平台、学术网站及杂志。《一本书读懂AI Agent：技术、应用与商业》作者

文章来源：IT阅读排行榜

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本文摘编自《一本书读懂AI Agent：技术、应用与商业》，王吉伟 著，机械工业出版社出版，经出版方授权发布，转载请标明文章来源。

延伸阅读

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内容简介：

这是一部从技术原理、行业应用、商业价值、投资创业、发展趋势5个维度讲解AI Agent的著作，具有科普书和商业书的双重属性。

本书首先详细介绍了AI Agent的技术路径及其在11大领域的应用，丰富的应用案例可以帮助读者深度理解AI Agent的产品形态与服务方式；然后深入探讨了AI Agent的商业价值与商业生态，并对AI Agent的企业级应用和投资创业做了很多思考与总结，能够带给读者应用与创业方面的启发。本书将技术、应用及商业理念融会贯通，理论性与实用性兼具，是一本适合业内外人士快速了解AI Agent、提升行业认知的综合指南，得到了很多行业人士、专家及创业者的一致好评。

目录

前言


第一部分　技术认知
第1章　全面认识AI Agent
1.1　AI Agent的概念、特征与定义2
1.1.1　AI Agent的概念2
1.1.2　AI Agent的特征5
1.1.3　AI Agent的定义7
1.2　AI Agent的发展历程8
1.2.1　AI Agent的发展简史8
1.2.2　AI Agent的技术演变史14
1.3　AI Agent的分类方式16
1.3.1　根据感知能力与作用目标划分16
1.3.2　根据Agent的自主性能划分24
1.3.3　根据Agent数量与协作能力划分27
1.3.4　根据业务流程复杂程度划分28
1.3.5　根据功能、任务与应用场景划分29


第2章　AI Agent核心技术
2.1　AI Agent的技术基础31
2.1.1　当前的主流AI技术31
2.1.2　主流AI技术与AI Agent的关系36
2.2　基于LLM的AI Agent形态与特点37
2.2.1　从LLM说起37
2.2.2　基于LLM的AI Agent的特点39
2.2.3　LLM成为AI Agent的全新大脑45
2.2.4　为什么需要基于LLM的AI Agent47
2.2.5　AI Agent如何工作49
2.3　AI Agent的架构和组成50
2.3.1　AI Agent的结构50
2.3.2　AI Agent的主流架构54
2.3.3　AI Agent的主要模块57
2.4　AI Agent能力评估68
2.4.1　复旦大学NLP团队的AI Agent评估方法69
2.4.2　中国人民大学高瓴人工智能学院的AI Agent评估方法71
2.5　流行的AI Agent项目与构建框架73
2.5.1　流行的AI Agent项目74
2.5.2　流行的AI Agent构建框架77


第3章　AI Agent的研究进展和挑战
3.1　AI Agent的12个研究领域与方向82
3.2　AI Agent的研究成果与典型案例95
3.2.1　AI Agent的研究成果95
3.2.2　AI Agent的典型案例98
3.3　AI Agent的研究难点与未来展望103
3.3.1　AI Agent的研究难点103
3.3.2　AI Agent的未来展望106


第二部分　领域应用
第4章　AI Agent在教育与科研领域的应用
4.1　应用特性与优势114
4.1.1　在教育领域的应用特性与优势114
4.1.2　在科研领域的应用特性与优势116
4.2　应用价值与应用场景116
4.2.1　在教育领域的应用价值与应用场景117
4.2.2　在科研领域的应用价值与应用场景118
4.3　应用案例119
4.4　应用前景121


第5章　AI Agent在医疗保健领域的应用
5.1　应用特性与优势122
5.2　应用价值与应用场景123
5.3　应用案例125
5.4　应用前景127


第6章　AI Agent在金融领域的应用
6.1　应用特性与优势129
6.2　应用价值与应用场景131
6.3　应用案例133
6.4　应用前景134


第7章　AI Agent在文娱领域的应用
7.1　应用特性与优势136
7.2　应用价值与应用场景138
7.2.1　文化行业138
7.2.2　电影行业140
7.2.3　游戏行业142
7.3　应用案例144
7.4　应用前景148


第8章　AI Agent在零售及电子商务领域的应用
8.1　应用特性与优势150
8.2　应用价值与应用场景152
8.3　应用案例154
8.4　应用前景156


第9章　AI Agent在客户支持领域的应用
9.1　应用特性与优势158
9.2　应用价值与应用场景160
9.3　应用案例162
9.4　应用前景164


第10章　AI Agent在其他领域的应用
10.1　AI Agent在人力资源领域的应用166
10.1.1　应用价值与优势166
10.1.2　应用场景168
10.1.3　应用案例169
10.1.4　应用前景170
10.2　AI Agent在制造与供应链领域的应用171
10.2.1　应用价值与优势171
10.2.2　应用场景173
10.2.3　应用案例174
10.2.4　应用前景175
10.3　AI Agent在政务领域的应用176
10.3.1　应用价值与优势177
10.3.2　应用场景178
10.3.3　应用案例179
10.3.4　应用前景180
10.4　AI Agent在旅游与酒店业的应用181
10.4.1　应用价值与优势182
10.4.2　应用场景183
10.4.3　应用案例184
10.4.4　应用前景185
10.5　AI Agent在房地产行业的应用186
10.5.1　应用价值与优势186
10.5.2　应用场景188
10.5.3　应用案例189
10.5.4　应用前景191


第11章　AI Agent行业应用挑战
11.1　数据质量与可用性193
11.2　数据隐私与安全195
11.3　人工智能局限性196
11.4　技术成熟度与技术集成197
11.5　用户接受度199
11.6　可靠性与稳健性200
11.7　成本与效益问题202
11.8　技能知识缺乏与标准规范不统一204
11.9　合规性与监管问题205
11.10　法律及道德伦理问题207


第三部分　商业价值

第12章　AI Agent的商业模式与策略

12.1　AI Agent的商业价值212

12.1.1　商业价值的体现213

12.1.2　人机协同新范式214

12.2　AI Agent的商业模式215

12.2.1　AI Agent的商业模式种类215

12.2.2　AI Agent产品及服务形态218

12.3　AI Agent的商业策略与关键要素221

12.3.1　商业策略222

12.3.2　关键要素224

12.3.3　成功AI Agent产品的关键要素227

12.4　OpenAI GPT及GPT Store带来的商业思考228

12.4.1　商业启示228

12.4.2　问题和挑战231

12.4.3　对企业客户的影响232



第13章　AI Agent的市场分析与预测

13.1　 AI Agent的市场现状、规模与发展趋势234

13.1.1　AI Agent的市场现状235

13.1.2　AI Agent的市场规模与发展趋势238

13.2　AI Agent的市场需求与机会244

13.2.1　AI Agent能够解决什么问题244

13.2.2　企业用户对AI Agent的态度246

13.2.3　AI Agent的用户痛点248

13.2.4　AI Agent的市场需求252

13.3　AI Agent的市场竞争与风险255

13.3.1　AI Agent的市场竞争255

13.3.2　AI Agent的市场风险257

13.3.3　AI Agent市场的SWOT分析258

第14章　AI Agent的商业启示



14.1　AI Agent的商业趋势262

14.2　传统软件厂商的新机会265

14.2.1　软件厂商的发展瓶颈265

14.2.2　LLM赋能传统软件开发266

14.2.3　AI Agent带来的软件发展机会269

14.3　企业服务领域的新契机271

14.3.1　ERP、CRM等企业软件厂商的困扰272

14.3.2　LLM赋能企业服务领域273

14.3.3　AI Agent加持下的企业软件274

14.4　业务流程的革命性突破276

14.4.1　生成式AI变革传统业务架构276

14.4.2　业务流程的极简革命280

14.4.3　从LLM到大流程模型285

14.4.4　当业务流程可以像文本一样生成290

14.4.5　AI Agent与复杂业务流程293

14.4.6　AI Agent带来的自动化无处不在298

14.5　AI Agent工作流的4种设计模式305



第四部分　创投启示

第15章　AI Agent行业的创业与投资

15.1　从创业角度看AI Agent行业312

15.1.1　AI Agent行业初期阶段的特征312

15.1.2　海外科技大厂的AI Agent动作315

15.1.3　海外创业公司的AI Agent现状320

15.1.4　国内科技大厂的AI Agent动作322

15.1.5　国内创业公司的AI Agent现状325

15.2　从投资角度看AI Agent行业326

15.2.1　海外AI Agent投资现状327

15.2.2　国内AI Agent投资现状332

15.2.3　投资人看AI Agent335

15.2.4　AI Agent产业格局341

15.2.5　AI Agent SDK、框架与库347

15.2.6　开源AI Agent和闭源AI Agent348

15.3　AI Agent创业机会与动力352

15.3.1　AI Agent创业的机会352

15.3.2　AI Agent创业的动力369

15.4　AI Agent创业的方法、路径与流程370

15.4.1　AI Agent创业方法与路径371

15.4.2　AI Agent创业的流程376

15.5　快速打造AI Agent项目的7个要点379

15.6　融资项目案例分析381



后记383