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参考资料

• Agent学习视频

Agents简介

• 大语言模型，可以分析&推理，可以输出文字、代码、媒体，但是，无法像人类一样拥有规划思考、运行各种工具与物理世界互动的能力。
• AI Agents是基于LLM能够自主理解、自主规划决策、执行复杂任务的智能体。Agent的设计目的是处理多步骤或需要外部数据源的复杂任务。
• LLM：接受输入、思考、输出。Agents：LLM（输入、思考、输出）+记忆+工具+规划。

Agents执行流程

• Agents流程图：
  
• 规划（Planning）：智能体会把大型任务分解为子任务，并规划执行任务的流程；智能体会对任务执行的过程进行思考和反思，从而决定是继续执行任务，或判断任务完结并终止运行。
• 记忆（Memory）：记忆分为短期记忆和长期记忆。短期记忆，是指在执行任务的过程中的上下文，会在子任务的执行过程产生和暂存，在任务完结后被清空；长期记忆是长时间保留的信息，一般是指外部知识库，通常用向量数据库来存储和检索。
• 工具使用（Tools）：为智能体配备工具API，比如：计算器、搜索工具、代码执行器、数据库查询工具等。智能体可以借助工具与物理世界交互，解决实际的问题。
• 执行（Action）：根据规划和记忆来实施具体行动，涉及与外部世界的互动或通过工具来完成任务。

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Agent决策流程

• 场景：假设有一个智能家居系统，他的任务是根据家庭成员的需求调节室内环境，比如温度和灯光。Agent在该场景中的决策流程如下：

1. 感知（Perception）：家庭成员对语音助手说：“我感觉有点冷，能不能把温度调高一些？”。智能家居系统通过语音识别和情感分析技术“感知”到用户觉得房间温度太低，需要提高温度。
2. 规划（Planning）：系统根据用户的需求，规划出下一步行动，决定如何调节房间温度。系统可能会制定以下的计划：
   1. 检查当前的室内温度
   2. 根据用户的偏好和当前温度决定升高几度合适
   3. 调整温度设置，并通知用户
3. 行动（Action）：系统执行计划的行动，首先检查当前温度，如发现温度为20℃。根据用户偏好，将温度提高到23℃，并通过语音助手反馈给用户：“我已经将温度提高到23℃，请您稍等，温度正在逐渐上升。”
4. 观察（Observation）：系统观察房间温度变化和用户的反馈。如果用户几分钟后说“现在温度可以”，系统会感知到温度调节成功。如果用户还觉得冷，系统可能会调整计划，进一步提高温度。

• 循环执行：在每个阶段，智能家居系统都可以更具环境变化和用户反馈调整操作。例如，如果调高温度后用户依旧觉得冷，系统可能重新规划，进一步调整温度设置。通过一系列的感知、规划、行动、观察，智能家居系统能够动态响应用户的需求，不断调整室内环境、直到用户感到属实为止。

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规划（Planing）

• 规划可以理解为观察和思考。例如，当我们开始一个任务的时候，我们的思维模式可能如下：

1. 首先思考如何完成这个任务
2. 然后审视手头的工具和计划使用的方法
3. 如果任务复杂，我们回答任务进行拆分和规划
4. 接着在执行任务的过程中，我们会对执行过程进行反思和完善，吸取教训完善后续的步骤

• 基于人类的规划能力，智能体可以通过LLM的提供工程，为智能体赋予这样的思维能力。在智能体中，最重要的是让LLM具备如下两个能力：子任务分解、反思与改进

子任务分解

• 通过LLM可以使智能体把大型任务拆分为更小的、更可控的子任务，从而有效完成复杂任务。

1. 思维链（Chain of Thoughts/COT）：思维链是一种比较标准的提示技术，能显著提升LLM完成复杂能力的效果。当我们对LLM要求一步一步思考时，LLM会把问题分解为多个步骤，一步一步思考和解决，使输出的结果更为准确。
2. 思维树（Tree-of-thought/ToT）：对CoT的进一步扩展，在思维链的每一步，推理出多个分支，拓扑展开成一棵思维树。使用启发式方法评估每个推理分支对问题解决的贡献。选择搜索算法，使用广度优先搜索(BFS）或深度优先搜索（DFS等算法来探索思维树，并进行前瞻和回溯。
   

记忆（Memory）

• 生活中的记忆机制
  • 瞬时记忆：记忆的最早阶段，提供在原始刺激后保留感觉信息（视觉、听觉）的印象能力。瞬时记忆通常只持续几秒钟。
  • 短期记忆：持续时间较短的记忆，能够暂时存储和处理有限数量的信息。例如，记住快递取件号直到取件完成。
  • 长期记忆：持续时间较长的记忆，可以存储大量信息。长期记忆可以分为显性记忆和隐性记忆。显性记忆，可以有意识地回忆和表达信息。隐性记忆通常是无意识的，设计技能和习惯，如开车和打字。
• 智能体中的记忆机制
  • 形成记忆：大模型在大量包含世界知识的数据集上进行预训练。在预训练中，大模型通过调整神经元的权重来学习理解和生成人类语言，这可以被视为“记忆"的形成过程。通过使用深度学习和梯度下降等技术，大模型可以不断提高基于预测或生产文本的能力，进而形成世界记忆或长期记忆
  • 短期记忆：在当前任务执行过程中所产生的信息，比如某个工具或某个子任务执行的结果，会写入短期记忆中。记忆在当前任务过程中产生和暂存，在任务完结后被清空。
  • 长期记忆：长期记忆是长时间保留的信息。一般是指外部知识库，通常用向量数据库来存储和检索。

工具使用(Tools/Toolkits)

• Agent可以通过学习调用外部API来获取模型权重中所缺少的额外信息，这些信息包括当前信息、代码执行能力和访问专有信息源等。
• 掌握使用工具是人类最独特和重要的特质之一。为语言模型（LLM）提供外部工具来显著提升其能力，通过创造、修改和利用外部工具有助于突破LLM的认知限制。
  

思考并自我反思(Thinking and Self-Refection)

• 思考并自我反思（Thinking and Self-Refection）框架主要用于模型和实现负责决策过程，通过不断评估和调整，使系统能够学习并改进决策过程，从而在面对复杂问题做出有效决策。