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1. 范围定义

AI Agent是一种能够自主或半自主地完成任务的智能实体，其核心能力包括环境感知、信息处理、推理决策和行动执行。随着深度学习、强化学习和多模态大模型的发展，AI Agent的能力不断增强，已广泛应用于智能助手、自动驾驶、工业自动化等领域。本文从架构角度出发，分析AI Agent的核心层次及其关键技术，为AI Agent的研究与应用提供参考。

2. AI Agent 的架构

AI Agent的架构可分为四个层次：感知层、认知层、决策层和执行层，各层协同工作以实现智能行为。这里先简要介绍下相关模块内容，具体用到的技术将在最后的思维导图中一一列出。

2.1 感知层：多模态输入与数据预处理

感知层负责从环境中获取信息并进行初步处理，主要涉及多模态输入和数据预处理。

2.1.1 多模态输入

• 自然语言处理（NLP）：用于文本理解，如BERT、GPT等大语言模型（LLM）。

• 计算机视觉（CV）：用于图像/视频分析，如CNN、ViT等模型。

• 传感器融合：结合激光雷达、IMU等传感器数据（如自动驾驶中的多模态感知）。

• 多模态整合：跨模态对齐（如CLIP模型），实现文本、图像、语音的联合理解。

2.1.2 数据预处理

• 数据筛查：去除噪声、异常值，提高数据质量。

• 特征提取：降维（PCA）、特征编码（Word2Vec、ResNet）等，便于后续分析。

2.2 认知层：推理引擎与知识系统

认知层负责信息理解与知识管理，包括推理引擎和知识系统。

2.2.1 推理引擎

• 符号推理：基于规则的逻辑推理（如Prolog、Datalog）。

• 神经网络推理：依赖LLM（如GPT-4）进行语义推理。

• 提示词工程：Chain-of-Thought（CoT）、Tree-of-Thought（ToT）等策略增强推理能力。

2.2.2 知识系统

• 长期记忆：向量数据库（如FAISS、Pinecone）、知识图谱（如Neo4j）。

• 短期记忆：对话历史缓存、工作流程状态管理（如Redis）。

2.3 决策层：规则系统与优化机制

决策层基于认知结果制定最优策略，涉及规则系统和优化机制。

2.3.1 规则系统

• 静态规则融合：预定义业务规则（如IF-THEN逻辑）。

• 神经符号融合：结合符号推理与深度学习（如Neuro-Symbolic AI）。

2.3.2 优化机制

• 在线学习：实时调整策略（如强化学习）。

• 离线训练：基于历史数据优化模型（如监督学习）。

• 多目标优化：平衡不同目标（如NSGA-II算法）。

2.3.3 反思循环

• 元认知监控：自我评估决策质量。

• 经验修正：错误回溯与策略调整。

• 多模态反思：结合视觉、语言等反馈优化决策。

2.4 执行层：工具调用与行动输出

执行层将决策转化为具体行动，包括工具调用和API交互。

2.4.1 工具调用

• Function Calling：动态调用外部工具（如OpenAI的API）。

• 模块化控制策略（MCP）：组合多个工具完成任务。

2.4.2 行动输出

• 功能API调用：执行具体操作（如发送邮件、控制机器人）。

3. 总结

AI Agent的架构涵盖感知、认知、决策与执行四个层次，其发展依赖于多模态技术、知识推理和优化决策的进步。未来，AI Agent将更加自主、高效，并在复杂任务中替代或辅助人类工作。

具体的知识结构树我都整理到下面的图里了

下面图对应的是技术体系分类