人工智能和大語言模型 ( LLM )中常說的人工智能體 (AI Agent) 到底是什么？
伴隨著 AI 在全球的持續火熱，除了大語言模型 ( LLM )，另一個焦點應該就是 AI Agent了。從今年的3、4月開始，AI Agent 就持續引發人工智能領域乃至全社會的密切關注，也被很多人認為是這輪 AIGC 影響人們日常生活產的關鍵所在。
人工智能體 AI Agent 概念
人工智能體（AI Agent）是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智能實體。不同于傳統的人工智能，AI Agent 具備通過獨立思考、調用工具去逐步完成給定目標的能力。
AI Agent模仿人類執行任務的四大組件：記憶、規劃能力、大語言模型、工具使用。這些組件各自對人類行為的模擬有重要作用。
AI Agent 技術組件
(1) 記憶（Memory）
記憶是 AI Agent 存儲和檢索信息的能力，這對于模仿人類的學習和經驗累積至關重要。在 AI 系統中，記憶可以是長期存儲的數據（如數據庫中的信息），也可以是短期記憶，如當前任務的臨時數據。記憶使 AI 能夠利用過去的經驗來指導當前的決策和行動。
(2) 規劃能力（Planning Ability）
規劃能力是指 AI 生成和執行多步驟策略的能力，以達到特定目標。這包括識別任務的目標、評估可行的行動方案、以及決定執行順序。規劃對于處理復雜任務和適應動態環境尤為重要。
(3) 大語言模型（Large Language Model）
大語言模型，如 GPT-4、ChatGLM，是 AI 系統中用于理解和生成自然語言的重要組件。這些模型通過處理大量的文本數據來學習語言的結構和用法，使 AI 能夠進行高效的語言理解、生成和翻譯。它們對于人機交互和信息處理至關重要。
(4) 工具使用（Tool Use）
這是指 AI 利用外部工具或設備來完成任務的能力。在人類行為中，工具使用是智力和創造力的重要表現。AI 中的工具使用可以是軟件工具，如數據庫查詢、數據分析軟件，也可以是硬件工具，如機器人利用機械手臂進行物理操作。
如何構建AI Agent ？
AI Agent 的設計和訓練需要結合機器學習和人工智能技術，例如強化學習、深度學習等。通過與環境的交互和反饋，AI Agent可以逐步改進自己的性能和表現，以實現更好的任務執行能力。
AI Agent 構建涉及以下主要步驟：
- 定義任務和目標：首先確定AI Agent需要解決的具體任務和目標。這可以是任何領域的問題，例如自動駕駛、游戲玩家、語音識別等。
- 確定輸入和輸出：確定AI Agent的輸入信息和輸出行為。輸入信息可以包括傳感器數據、文本、圖像等，輸出行為可以是決策、動作、生成文本或圖像等。
- 數據收集和準備：收集和準備用于訓練和評估AI Agent的數據集。數據集應包含與任務相關的輸入和對應的正確輸出或獎勵信號。這些數據可以通過真實世界的觀測或模擬環境生成。
- 選擇合適的算法和模型：根據任務需求選擇適當的算法和模型來訓練AI Agent。這可能涉及強化學習、監督學習、無監督學習等技術，例如深度神經網絡、決策樹、高斯過程等。
- 訓練AI Agent：使用準備好的數據集和選擇的算法對AI Agent進行訓練。這可能需要進行多輪迭代和優化，通過調整模型參數和算法來改進AI Agent的性能。
- 評估和調優：對訓練后的AI Agent進行評估，并根據其性能進行調優。評估可以使用測試數據集或在實際環境中進行模擬測試。根據評估結果，可以調整算法、模型或訓練過程，以提高AI Agent的表現。
- 部署和應用：一旦AI Agent經過訓練和評估，可以將其部署到實際應用中。這可能涉及將Agent集成到硬件設備、軟件系統或網絡服務中，以實現實際的任務解決。
需要注意的是，設置AI Agent是一個復雜的過程，需要綜合考慮任務需求、數據準備、算法選擇、訓練和評估等方面。此外，AI Agent的設置通常需要專業知識和技能，因此可能需要團隊合作或專業人士的參與。
