AI：什么是Agent

大家好，我是星野，欢迎来到我的 CSDN 博客。在这个技术日新月异的时代，我们一起学习，共同进步。今天想和大家分享的是AI Agent！

什么是AI Agent

定义

大家都说2025年是Agent之年，不知道大家是否感受到？
在科技飞速发展的当下，人工智能领域不断涌现出令人瞩目的创新成果。AI Agent 作为其中一颗璀璨的新星，正逐渐改变着我们与技术交互以及解决复杂问题的方式。
从概念的提出到如今广泛的应用探索，AI Agent 走过了一段充满变革的发展历程。它的出现，不仅为人工智能的发展注入了新的活力，也为众多行业带来了前所未有的机遇与挑战。
AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。与传统人工智能不同，它具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。

OpenAI 将 AI Agent 定义为
“以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统”。

这一定义强调了 AI Agent 在理解任务、规划行动以及利用外部资源方面的自主性和智能性。
就是他不单单是理解，还有行动！！！
从本质上讲，AI Agent 是 “智能” 与 “自主行动” 的结合体。它不是简单地按照预设程序执行任务，而是能够根据环境变化和目标要求，动态地调整自己的行为策略。例如，当接到 “帮忙下单一份外卖” 的指令时，AI Agent 可以自主调用外卖 APP 选择餐品，再调用支付程序完成下单支付，整个过程无需人类指定每一步的操作，充分展现了其自主性和智能决策能力。
懒人真的可以动动嘴就能饭来张口，衣来伸手了，哈哈哈！

技术原理

AI Agent 的架构设计是其展现智能行为的核心，主要由感知模块、规划策略、记忆存储、工具操作以及执行动作等关键部分组成。这些部分相互协作，共同促进高效智能活动的实现。

每个模块各司其职，相互协作。

感知模块负责从外部环境中获取信息，包括用户输入、传感器数据、网络数据等。通过自然语言处理、计算机视觉等技术，将这些信息转化为 AI Agent 能够理解的形式。例如，在智能客服场景中，感知模块可以识别用户输入的文本问题，并提取关键信息。

规划策略模块是 AI Agent 的 “大脑” 决策部分，它基于感知模块获取的信息和自身的目标，制定行动计划。这一过程涉及到复杂的推理和决策算法，如基于大语言模型的思维链推演、目标分解技术等。AI Agent 会将复杂任务分解为一系列可执行的子任务，并确定执行顺序和方法。例如，在处理一个复杂的项目策划任务时，规划策略模块会根据任务要求和可用资源，制定出详细的策划步骤，包括市场调研、方案设计、团队协作安排等。

记忆存储模块对于 AI Agent 至关重要，它可以存储历史信息、任务执行结果以及学习到的知识和经验。这些记忆不仅有助于 AI Agent 在当前任务中做出更明智的决策，还能支持其进行持续学习和自我优化。例如，通过对过往客户咨询问题及解答的记忆，智能客服 AI Agent 可以更好地应对新的客户咨询，提供更准确和个性化的服务。

工具操作模块赋予 AI Agent 调用外部工具和资源的能力，以完成特定任务。这些工具可以是各种软件应用程序接口（API）、代码库、数据库等。例如，在进行数据分析任务时，AI Agent 可以调用数据分析工具库进行数据处理和统计分析；在进行网络搜索时，调用搜索引擎 API 获取相关信息。

执行动作模块负责将规划策略模块制定的计划转化为实际行动，与外部环境进行交互。例如，在智能办公场景中，执行动作模块可以操作办公软件完成文档编辑、邮件发送等任务。

一个基于大模型的 AI Agent 系统可以拆分为大模型、规划、记忆与工具使用四个组件部分。其基础架构可以简单划分为 Agent = LLM + 规划技能 + 记忆 + 工具使用，其中 LLM 扮演了 Agent 的 “大脑”，在这个系统中提供推理、规划等能力。大语言模型的发展为 AI Agent 带来了强大的语言理解和生成能力，使其能够更好地理解复杂的任务描述和用户需求，并生成合理的行动方案。

正是因为大语言模型的飞速发展，是的AI Agent的实现来的正当时！

AI Agent能够做什么

代码编辑

在软件开发领域，AI Agent 可以成为开发者的得力助手。它能够根据功能需求描述自动生成代码框架，甚至完成部分具体功能的代码编写。例如，当开发者向 AI Agent 提出 “开发一个简单的用户登录系统，使用 Python 语言和 Flask 框架” 的需求时，AI Agent 可以利用其对编程语言和框架的理解，结合记忆中的代码模板和最佳实践，快速生成包含用户注册、登录验证、密码加密等功能的代码框架。在代码编写过程中，AI Agent 还能根据开发者的实时反馈和代码运行结果，自动进行代码优化和错误修复。例如，如果代码在运行时出现语法错误或逻辑错误，AI Agent 可以分析错误信息，定位问题所在，并自动修改代码以解决问题。这大大提高了软件开发的效率，减少了开发者的工作量，尤其对于一些重复性、规律性较强的代码编写任务，AI Agent 能够发挥出显著的优势。
作为程序员的你，有没有用过AI协助编辑代码？

客服服务

智能客服是 AI Agent 应用最为广泛的场景之一。AI Agent 可以通过自然语言处理技术与客户进行实时交互，解答客户的各种问题。无论是产品咨询、售后服务还是投诉处理，AI Agent 都能迅速响应并提供准确的答案。例如，在电商客服场景中，客户询问某款商品的尺码、颜色、材质等信息，AI Agent 可以立即从商品数据库中获取相关信息并回复客户。当客户提出退换货申请时，AI Agent 可以根据退换货政策和订单信息，指导客户完成退换货流程。AI Agent 还能通过情感分析技术，识别客户的情绪状态，对于情绪激动的客户，采用更加温和、安抚的语气进行沟通，提高客户满意度。此外，AI Agent 可以对大量客户咨询数据进行分析，挖掘客户的潜在需求和常见问题，为企业优化产品和服务提供有价值的参考。

遇到机器人客服的时候，就问你烦不烦，最近有没有觉得变好一些？

定制化助理

AI Agent 能够根据用户的个人需求和偏好，提供全方位的定制化服务。在日常生活中，它可以充当个人生活助理，帮助用户管理日程安排、提醒重要事项、制定健身计划、规划旅游行程等。例如，用户告诉 AI Agent“我下周想去海边度假，帮我规划一下行程”，AI Agent 可以根据用户的预算、时间、兴趣爱好等因素，制定详细的旅游计划，包括预订机票和酒店、安排景点游览、推荐当地美食等。在工作场景中，AI Agent 可以作为企业员工的定制化工作助手，根据员工的工作职责和业务需求，提供个性化的信息推荐、数据分析报告生成、项目进度跟踪等服务。例如，销售代表可以利用 AI Agent 获取潜在客户信息、分析销售数据、制定销售策略；研发人员可以借助 AI Agent 进行技术文献检索、代码调试支持等。这种定制化的服务模式，使得 AI Agent 能够更好地融入用户的生活和工作，提高用户的工作效率和生活质量。

私人订制助理，正在路上，有要预定的吗？

数据整理

在大数据时代，数据整理是一项繁琐而重要的工作。AI Agent 可以自动收集、清洗、分析和可视化各种数据。它能够从多个数据源（如数据库、文件系统、网络爬虫等）获取数据，并对数据进行去重、纠错、格式转换等清洗操作，确保数据的质量。例如，在企业营销数据分析中，AI Agent 可以从销售数据库、网站流量统计工具、社交媒体平台等多个数据源收集数据，将不同格式的数据整合到一起，并清洗掉重复和错误的数据。然后，AI Agent 可以运用数据分析算法对整理后的数据进行深入分析，挖掘数据中的潜在规律和趋势，为企业决策提供数据支持。例如，通过分析客户购买行为数据，预测客户的购买意向，为企业制定精准营销策略提供依据。AI Agent 还可以将分析结果以直观的图表、报表等形式进行可视化展示，便于用户理解和使用数据。

又要写PPT了，明天试试！

目前主流的AI Agent有那些

国外平台

OpenAI Operator

OpenAI 于 2025 年 1 月 24 日发布的 Operator 是其首款 AI Agent。根据 OpenAI 的描述，Operator 是一个可以上网为用户执行任务的 AI Agent，用户只需要输入需求，它就可以完成餐厅订位、购买日常用品、预订比赛门票等任务。Operator 集成了强大的大语言模型能力和丰富的工具调用接口，能够理解用户复杂的自然语言指令，并通过调用各种外部服务和 API 来完成相应任务。例如，在预订餐厅时，Operator 可以根据用户的口味偏好、预算、地理位置等要求，在众多餐厅中进行筛选和比较，然后通过餐厅预订平台完成订位操作。它的出现，标志着 OpenAI 在 AI Agent 领域迈出了重要一步，展示了 AI Agent 在实际生活应用中的巨大潜力。

Amazon Bedrock Agents

Amazon Bedrock Agents 是亚马逊推出的 AI Agent，它可以自动分解企业 AI 应用开发任务。该平台为企业提供了一个便捷的 AI Agent 开发和部署环境，企业可以利用亚马逊丰富的云计算资源和机器学习工具，快速构建和定制适合自己业务需求的 AI Agent。例如，企业可以通过 Bedrock Agents 创建智能客服 AI Agent，它能够与企业的客户关系管理系统（CRM）集成，实时处理客户咨询和问题。Amazon Bedrock Agents 还支持多模态数据处理，如文本、图像、语音等，使得 AI Agent 能够更好地适应复杂的业务场景。此外，亚马逊的强大的数据分析能力也为 AI Agent 提供了有力支持，企业可以通过分析 AI Agent 与客户交互的数据，不断优化 AI Agent 的性能和服务质量。

国内平台

文心智能体平台（AgentBuilder）

百度旗下的 AgentBuilder 又名 “文心智能体平台”。该平台具有开发难度低的特点，即使没有深厚编程基础的用户，也能通过其简洁的可视化界面和操作流程，快速创建自己的 AI Agent。平台提供了丰富的模板和工具，帮助用户轻松定义 AI Agent 的行为和功能。其迭代调优工具完善，用户可以根据 AI Agent 在实际运行中的表现，对其进行实时调整和优化，不断提升 AI Agent 的性能。文心智能体平台依托百度强大的文心大模型，模型能力强大，能够为 AI Agent 提供精准的语言理解和生成能力。此外，平台分发渠道广泛，商业闭环链完整，用户创建的 AI Agent 可以方便地集成到各种应用场景中，实现商业价值的转化。同时，平台社区生态较活跃，用户之间可以交流经验、分享资源，共同推动 AI Agent 的创新应用。

智谱清言

智谱清言是由北京智谱华章科技有限公司开发的生成式 AI 助手，其在 AI Agent 领域也有出色表现。智谱清言用户交互体验优秀，界面简洁美观，操作流畅，能够为用户提供舒适的使用体验。该平台开源，支持多语言处理，这使得开发者可以基于其开源框架进行二次开发，拓展 AI Agent 的功能和应用场景。同时，多语言处理能力也使得智谱清言能够服务于全球不同地区的用户，满足多样化的语言需求。智谱清言的基础模型功能强大，在自然语言处理、知识图谱构建等方面具有深厚的技术积累，能够为 AI Agent 提供强大的智能支持，使其在复杂任务处理和知识问答等场景中表现出色。

其实我用得最多的是豆包。

AI Agent 与 AIGC 产业及 LLM 发展的关系

AI Agent 在 AIGC 产业中的地位

AIGC（生成式人工智能）产业近年来发展迅猛，涵盖了从文本生成、图像生成到视频生成等多个领域。AI Agent 在 AIGC 产业中扮演着关键角色，它是 AIGC 技术落地应用的重要推动者。一方面，AI Agent 可以利用 AIGC 技术生成的内容，为用户提供更加丰富和个性化的服务。例如，在内容创作领域，AI Agent 可以调用文本生成模型生成文章、故事、诗歌等内容，然后根据用户的反馈和需求进行优化和调整。另一方面，AI Agent 自身的智能决策和执行能力，能够将 AIGC 生成的内容更好地应用到实际场景中。例如，在电商营销中，AI Agent 可以根据用户行为数据和市场趋势，利用图像生成模型生成产品宣传图片，并自动将其应用到电商平台的广告投放中，实现精准营销。可以说，AI Agent 为 AIGC 产业注入了 “行动力”，使得生成的内容能够真正发挥价值，推动 AIGC 产业从单纯的内容生成向实际应用落地的方向发展。

LLM 发展对 AI Agent 的影响

技术层面

LLM（大语言模型）的发展为 AI Agent 带来了质的飞跃。首先，LLM 强大的语言理解能力使得 AI Agent 能够更准确地理解用户的复杂指令和任务需求。早期的 AI 系统在理解自然语言时常常存在偏差，导致任务执行效果不佳。而 LLM 通过大量数据的训练，能够捕捉到语言中的细微语义差别，为 AI Agent 提供更精准的语义解析。其次，LLM 的推理和生成能力为 AI Agent 的规划策略模块提供了有力支持。AI Agent 在制定行动计划时，可以借助 LLM 的推理能力，分析各种可能的行动方案及其后果，从而选择最优策略。例如，在解决一个复杂的数学问题时，AI Agent 可以利用 LLM 的推理能力，逐步推导解题步骤。此外，LLM 的持续发展和优化，不断提升了 AI Agent 的智能水平，使其能够处理更复杂、更具挑战性的任务。

国内外发展差异及对 AI Agent 的影响

在国外，以 OpenAI、Google 等为代表的科技巨头在 LLM 研发方面投入巨大，取得了一系列领先成果。这些成果为国外的 AI Agent 发展提供了强大的技术基础，使得国外的 AI Agent 在功能和性能上较为先进，应用场景也更加广泛和深入，尤其在一些前沿领域如智能医疗诊断、自动驾驶辅助决策等方面有较多探索。

在国内，百度、阿里巴巴、腾讯、智谱华章等企业也在积极布局 LLM 技术研发，并取得了显著进展。国内的 LLM 发展注重与本土市场需求和产业特点相结合，因此国内的 AI Agent 在电商、智能客服、教育等领域具有独特优势，能够更好地满足国内用户的需求和应用场景。例如，国内电商行业发达，基于国内 LLM 开发的 AI Agent 在电商客服、个性化推荐等方面能够更好地适应国内电商平台的业务特点和用户购物习惯。同时，国内政策对人工智能产业的支持，也为 LLM 和 AI Agent 的发展创造了良好的环境，推动了技术的快速迭代和应用的广泛推广。

总体而言，无论是国外还是国内的 LLM 发展，都为 AI Agent 的发展提供了强大动力。随着 LLM 技术的不断进步和完善，AI Agent 将在更多领域展现出其独特价值，为人们的生活和工作带来更多便利和创新。

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