浅谈对Agent的认知

浅谈一下Agent的定义、核心原理与核心流程。

1. 什么是Agent？

Agent，在人工智能和计算机科学领域，指的是一种能够感知环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的自治系统。

可以将Agent理解为一个“虚拟大脑”或“智能助手”，它接收来自用户或环境的指令（目标），然后独立地规划、调用工具、执行一系列步骤来完成这个目标，而无需每一步都等待人工干预。

• 关键区别：与传统程序（被动执行预设指令）或单一的AI模型（仅完成一次输入-输出）不同，Agent具备自主性和持续性。它更像是一个拥有多步骤思考和行动能力的“员工”。
• 核心驱动力：现代AI Agent的核心驱动力是大语言模型。LLM为Agent提供了强大的世界知识、逻辑推理、规划能力和自然语言交互界面。

2. 核心原理

AI Agent的核心能力建立在以下几个基本原理之上，常被类比为人类的认知过程：

这四个原理共同构成了Agent的自治智能，使其能够应对开放世界的复杂任务。

3. 核心流程（工作循环）

一个典型的AI Agent遵循一个循环往复的核心工作流程，通常称为 “感知-思考-行动”循环（ReAct模式是其典型代表）。

流程步骤详解：

1. 任务接收与初始化：Agent接收到一个用自然语言描述的目标（例如：“帮我规划一个三天的北京旅行，并估算预算”）。
2. 规划：LLM核心分析目标，将其分解成一系列有序的子任务（例如：[1. 查询北京热门景点，2. 按地理位置和天数安排行程，3. 查询酒店和交通价格，4. 汇总预算…]）。
3. 进入循环（思考-行动-观察）：
   • 思考：Agent根据当前计划、已执行步骤的结果（上下文）和长期记忆，决定下一个要执行的子任务是什么，以及完成它需要调用哪个工具（或直接由LLM回答）。
   • 行动：Agent执行决策。如果是工具调用，则以正确的格式和参数调用相应的工具API（如搜索API、计算器、代码解释器）。
   • 观察：Agent接收工具返回的结果或环境的反馈（例如，搜索到的景点列表、计算出的价格）。
   • 更新：将本次“行动-观察”的结果添加到工作记忆中，为下一步决策提供上下文。重要的信息可能被存入长期记忆。
4. 评估与迭代：Agent判断当前子任务是否完成，以及总目标是否达成。如果未完成，则回到“思考”步骤，继续下一个子任务。如果遇到错误或新信息，可能会动态调整原定计划。
5. 最终输出：当所有必要的子任务都完成，或达到终止条件时，Agent整合所有中间结果，生成最终答案交付给用户。

示例：旅行规划Agent

• 目标：“规划三天北京游，估算预算。”
• 流程：
  1. 规划：分解任务。
  2. 思考：先需要信息。行动：调用“网络搜索”工具，搜索“北京三日游必去景点”。观察：获得景点列表。
  3. 思考：需要安排行程。行动：LLM根据景点地理位置和开放时间，生成日程草案。
  4. 思考：需要估算交通酒店费用。行动：调用“航班/酒店查询API”获取大概价格。
  5. 思考：需要计算总预算。行动：调用“计算器”工具汇总。
  6. 评估所有子任务完成，输出完整的行程计划和预算报告。

总结：Agent是利用大语言模型作为“大脑”，结合规划、记忆、工具使用三大核心能力，通过**“感知-思考-行动”循环来自主完成复杂任务**的智能系统。它代表了当前AI应用从“对话”走向“代理”的重要发展方向。