主要观点总结
文章介绍了AI Agent的定义、特点、工作原理以及未来发展。AI Agent是一种基于大语言模型的智能实体，具有感知环境、决策和执行动作的能力。文章还详细阐述了AI Agent的工作原理，包括感知、信息处理、执行和输出四个主要部分。同时，文章也指出了AI Agent技术面临的瓶颈和未来发展潜力。
关键观点总结
关键观点1: AI Agent的定义和广泛被接受的定义
AI Agent是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，基于大语言模型（LLM）。
关键观点2: AI Agent的特点
AI Agent具有自主性、交互性、目的性、适应性、进化性等特点。
关键观点3: AI Agent的工作原理
AI Agent的工作原理主要包括感知、信息处理、执行、输出四部分，其中感知是第一步，通过传感器等设备感知周围环境；信息处理包括知识获取、推理与规划等；执行包括行动规划和资源调度；输出包括响应生成和用户交互。
关键观点4: AI Agent的未来发展
目前AI Agent技术仍面临一些瓶颈，如技术不够成熟、成本高等问题。但随着大模型的不断发展，AI Agent的能力边界也在不断突破，未来有望在各个领域得到广泛应用。
正文
AI Agent
以各种形态存在于我们生活的方方面面，大众比较熟知的有Siri、小爱同学等虚拟助手，但其实在自动驾驶、教育、娱乐、医疗、科研、智能家居等等到处都有它们的身影。
AI Agent的热潮始于2023年3月左右，彼时很大程度上得益于诸如GPT-4等大语言模型（LLMs）的突破性进展，再加上一些开源框架和工具的出现，如AutoGPT，进一步降低了开发AI Agent的技术门槛，使得开发者能够更容易地构建和部署自己的AI Agent。所以，AI Agent得以快速发展和应用。
AI Agent是AI的未来，并预言不久的将来，所有人都将拥有自己专属的AI助理。
今天就让我们来看看，到底什么是AI agent？它的工作原理是什么？未来发展怎样？
业界对AI agent的定义各不相同，更广泛被使用的一种定义是：一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。而站在软件工程的角度看来，AI agent（智能体）是一种基于大语言模型（LLM）的，具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力，能自主完成给定任务的计算机程序。
我们再拆开这个词来帮助理解：“agent”中文意思是代理人，可以单纯理解为有人帮你去做某件事。那么，AI agent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。
举个简单例子，我们现在常用的一些聊天机器人文心一言、Kimi Chat等，需要一直告诉它要做什么，但是更聪明的AI agent不一样，我们只要给它一个目标，它就能想办法自动帮你完成。
比如，智能家居系统中的智能恒温器，可以通过传感器检测室内外的温度变化，还可以学习你的生活习惯和偏好——你通常什么时间段在家，在什么时间段你更倾向于较冷或较暖的环境，据此来自动调整加热或冷却计划，以确保室内温度保持在舒适的范围内。整个过程无需给它明确的指令。
相较于传统的、静态的人工智能，AI agent具有几个显著的特点：
自主性：
AI Agent具有独立思考和行动的能力，能够在没有人类直接指导的情况下完成任务。
交互性：
AI Agent能够与环境或其他Agent进行交互，这通常用于游戏、对话系统、推荐系统等场景。
目的性：
AI Agent设计有明确的目标或意图，它们的行为是为了实现这些目标。
适应性：
AI Agent能够根据环境的变化调整自己的行为，以适应新的情境。
进化性：
随着技术的发展，AI Agent的功能和智能水平也在不断提升。
复旦大学自然语言处理团队在推出的LLM-based Agents 综述论文中，用一个例子来说明了LLM-based Agent的工作流程：当人类询问是否会下雨时，
感知端（Perception）
将指令转换为 LLMs 可以理解的表示。然后
控制端（Brain）
开始根据当前天气和互联网上的天气预报进行推理和行动规划。最后，
行动端（Action）
做出响应并将雨伞递给人类。
不难看出，在以大语言模型（LLM）为基础的AI agent中，LLM充当agent大脑的角色，并与若干关键组件协作。
可以用一个公式概括AI Agent的主要组成部分：
AI Agent = LLM（大语言模型推理能力）+ Planning（规划能力）+ Memory（记忆能力）+ Tools（使用工具能力）+ Action（行动能力）。
