当前位置: 首页 > news >正文

一文读懂AI Agent 智能体

一、什么是智能体Agent?

在计算机科学和人工智能领域,智能体(Agent) 是一个抽象的概念,用于描述能够感知环境、执行行动并以此对环境产生影响的实体。智能体通常被设计成具有自主性和适应性,能够在不确定、复杂或动态的环境中做出决策以达成特定目标。

简单来说,AI Agent智能体,是一种能够默认人类思考和行动来自动执行任务,以解决复杂问题的程序或者系统。

二、Agent智能体架构图

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

三、Agent的内部组件

1、智能体和外界的关联

从外部看,智能体一边连接了人,另一边连接了环境。而且用户、智能体都不单单是个体,而且有组织、有层级的关系交错复杂的集体。正因为这种复杂性、多态性,才给智能体的应用提供了广阔的发展和想象空间。

2、智能体的内部组件构成

智能体由多个关键组件构成,包括感知观测单元(Sensor)记忆检索单元(Memory)推理规划单元(Planner)行动执行单元(Actuator)。这些单元协同工作,使智能体能够与环境互动并实现其目标。

2.1 感知观测单元

智能体通过其感知单元与环境交互,获取关于环境状态及其变化的实时信息。这些信息涵盖多种感官模式的多模态数据,如文本、声音、图像、触觉乃至嗅觉等。智能体不仅依赖当前的感知输入,还利用其完整的感知历史——即过去所有感知记录的集合,结合内嵌的知识库,进行深度推理和规划,形成适应当前情境的行动决策。

2.2 记忆检索单元

智能体在制定行动策略时,倚仗两方面的信息资源:内置知识和历史记忆。

内置知识
  • 语言知识
    如果智能体使用自然语言进行交流,它必须掌握语言的语法、句法、语义和语用规则,这通常通过集成语言模型实现。具备多语言知识的智能体可以消除跨语言交流的障碍。

  • 常识知识:智能体需具备普遍适用的世界知识,如药物用于治病、伞用于遮雨等。缺乏常识可能导致智能体在决策中出现偏差。

  • 专业领域知识:针对特定应用领域(如编程、医疗、法律等),智能体应具备相应的专业知识。这些知识可以以参数、知识库条目、自然语言文本、嵌入向量或数据库记录等形式存储,便于根据不同任务需求快速检索和应用。

历史记忆
  • 观测与行动记录:智能体的历史记忆储存其过去与环境交互的经历,包括观测结果、思考过程和行动选择。这些记录为智能体提供了应对相似问题的经验基础。

  • 记录长度:基于语言模型的智能体需将历史记录附于输入中与模型交互,随着记录增长,可能触及模型架构的长度限制。

  • 检索效率:随着记忆数据量的增长,智能体需要有效的方法关联记忆内容,以便快速检索与当前上下文相关的经验,否则可能导致回应与情境不符。

2.3 推理规划单元

推理和规划是智能体应对复杂问题的关键能力,它们相互交织,共同支撑智能体的决策过程。

推理
  • 演绎、归纳与担纲推理:智能体运用这三种基本推理形式分析问题、得出结论和制定决策。

  • 知识积累与优化:推理使智能体能在执行任务过程中不断积累知识和经验,修订和完善原有的知识结构与行动计划,确保其与实际情况相符,提高适应性和任务执行效能。

规划
  • 目标导向:智能体通过规划将复杂任务分解为可管理的子任务,设定目标并规划实现路径。

  • 学习能力:规划过程促进智能体的学习,使其能根据新经验调整策略,适应环境变化,最终达成目标。

2.4 行动执行单元

行动执行单元负责将智能体的决策转化为具体操作,并施加于环境,驱动环境状态朝目标方向转变。智能体在某一时刻选择行动时,依据当前感知输入、全部历史感知记录以及内置知识。其行动输出可以是直接的(如语言模型的文本输出),也可能需要借助外在手段(如具身行动能力、使用工具)以扩大行动范围和应对环境多样性。数学上,智能体的行动选择由行动函数定义,该函数将给定的感知序列映射为一个具体的行动。

四、Agent的特点

  • 自治性:Agent智能体能根据外界环境的变化,自动地对自己的行为和状态进行调整,而不是仅仅被动地接受外界的刺激。它们具有自我管理、自我调节的能力,可以在没有外界直接控制的情况下独立运行。

  • 反应性:Agent智能体能够对外界的刺激作出反应。它们可以感知环境中的变化,并根据这些变化来调整自己的行为。这种反应性使得Agent能够适应动态变化的环境。

  • 主动性:对于外界环境的改变,Agent智能体能够主动采取行动。它们不仅仅是对环境做出反应,还能够通过主动的行为来改变环境或实现特定的目标。

  • 社会性:Agent智能体具有与其他智能体或人进行合作的能力。它们可以根据各自的意图与其他智能体进行交互,以达到解决问题的目的。这种社会性使得多个Agent能够协同工作,共同完成任务。

  • 进化性或学习性:Agent智能体能够积累或学习经验和知识,并根据学到的经验来修改自己的行为,以适应新的环境。这种能力使得Agent能够在长时间内持续改进和优化自身的性能。

  • 预动性:Agent智能体不仅能够对环境作出反应,还能够通过预测未来的情况来提前作出决策或采取行动。这种预动性有助于Agent在复杂和不确定的环境中保持领先地步。

五、智能体 agent 的意义和作用

智能体(Agent)在计算机科学和人工智能领域具有深远的意义和重要作用,主要体现在以下几个方面:

1. 模拟和扩展人类智能

智能体通过模拟人类或其他生物的感知、决策、行动等智能行为,实现了在数字世界中对智能的复制和扩展。它们能够处理复杂的信息、做出决策并采取行动,类似于人类或动物在现实世界中解决问题的方式。这种模拟有助于我们理解智能的本质,也为开发高级人工智能系统奠定了基础。

2. 自动化与自主化任务处理

智能体能够自主地完成一系列任务,无需人工持续干预。在工业生产、物流配送、客户服务、安防监控、智能家居等领域,智能体可以承担重复性、危险性或需要高度精确度的工作,提高效率、降低成本、减少人为错误,并释放人力资源去从事更高价值的活动。

3. 环境适应与动态决策

智能体具备感知环境变化并据此调整行动的能力,使其能在不确定、复杂或动态的环境中有效运作。例如,在自动驾驶、无人机导航、智能电网管理等应用中,智能体能够实时监测环境状态,快速做出最优决策以应对突发情况,确保系统的稳定运行和任务的成功完成。

4. 多模态交互与跨领域融合

智能体能够通过多种感官模式(如文本、语音、视觉、触觉等)与环境及用户进行交互,实现跨领域的信息融合与决策。这种多模态交互能力增强了人机交互的自然性和有效性,使得智能体在虚拟助理、社交机器人、智能医疗、教育娱乐等领域展现出强大的应用潜力。

5. 学习与自我进化

具备学习能力的智能体能够通过与环境的互动不断优化其行为策略,实现自我进化。通过监督学习、无监督学习、强化学习等方法,智能体可以从经验中学习新的技能、适应新的环境条件或修正先前的错误,从而不断提升其性能和适应性。

6. 协作与群体智能

在多智能体系统(MAS)中,多个智能体相互协作,共同解决单个智能体无法单独完成的复杂问题。这种协作可以产生超越个体智能的群体智慧,适用于分布式系统、网络防御、市场交易、社交网络分析等需要大规模协调和优化的场景。

7. 科学研究与理论探索

智能体作为研究模型,有助于科学家探究认知科学、机器学习、自动控制、博弈论等领域的理论问题。通过设计和分析不同类型的智能体,研究人员能够验证假设、发现规律、提出新的算法或理论框架,推动人工智能及相关学科的发展。

8. 伦理与社会影响

智能体的应用引发了诸多伦理和社会议题,如责任归属、隐私保护、就业影响、公平性和透明度等。探讨智能体的意义和作用也包括对其潜在风险和道德考量的深入讨论,以引导技术发展服务于人类福祉和社会进步。

六、智能体(agent )发展趋势及应用展望

智能体(Agent)作为人工智能领域的重要研究对象和应用载体,其未来发展展现出广阔前景和多元趋势。以下是对智能体未来发展的若干展望。

1. 更强的认知与理解能力

智能体将具备更深层次的认知与理解能力,包括对复杂情境的理解、对语言和知识的深层次推理、对人类情感和意图的敏锐感知等。这将得益于深度学习、神经符号主义、认知建模等技术的进步,使得智能体能够更好地模拟人类认知过程,处理更高级别的抽象思维任务。

2. 跨模态与多感官融合

智能体将进一步整合各类感知模态(如视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉),实现跨模态信息的深度融合与统一表征,提升对环境的全方位理解和应对复杂多变场景的能力。这将推动智能体在机器人、虚拟现实、增强现实、远程操控等领域有更出色的表现。

3. 更高级别的自主性与决策智能

智能体将具备更高的自主决策能力,能在更大程度上独立应对复杂环境与任务,甚至在缺乏明确指令或规则的情况下,通过自我学习、创新性思考和伦理推理等方式做出合理的决策。这将涉及强化学习、元学习、进化算法、道德机器学习等技术的深度融合与创新应用。

4. 无缝的人机协同与共生

智能体将更好地融入人类社会与工作生活,实现人机之间更自然、更高效的协同合作。这包括提升智能体的社会交往能力、情感理解与表达能力,以及设计更加人性化、易于理解与信任的交互界面。未来的人机关系将朝着共生、互补、互信的方向发展。

5. 大规模多智能体系统与群体智能

大规模多智能体系统将成为解决复杂社会经济问题、优化全球资源配置、实现大规模协同创新的重要平台。智能体间将通过先进的通信协议、分布式共识机制、协同优化算法等实现高效协作,涌现出超越单个智能体的群体智能现象。

6. 物理世界与数字世界的深度融合

随着物联网、边缘计算、数字孪生等技术的发展,智能体将更紧密地连接物理世界与数字世界,实现对实体系统的实时监控、精准预测、智能调控。这将推动智能制造、智慧城市、智慧农业、智慧能源等领域的发展,实现社会经济系统的全面数字化与智能化。

7. 伦理、法律与监管框架的构建

面对智能体日益广泛的应用和强大的影响力,社会将更加重视其伦理、法律与监管问题。预计将出台一系列法律法规、标准规范和技术框架,以确保智能体的设计、开发、部署和使用符合社会伦理、尊重个人隐私、保障数据安全、防止滥用和歧视,实现科技发展与社会公正的平衡。

8. 新型智能体形态与应用场景的涌现

未来的智能体将不仅局限于传统的软件形态,还将包括软硬件一体化的机器人、可穿戴设备、植入式设备、生物混合智能体等新型形态。同时,智能体将在更多新兴领域(如生物医疗、太空探索、深海探测、极端环境作业等)发挥重要作用,开辟全新的应用场景和商业模式。

相关文章:

一文读懂AI Agent 智能体

一、什么是智能体Agent? 在计算机科学和人工智能领域,智能体(Agent) 是一个抽象的概念,用于描述能够感知环境、执行行动并以此对环境产生影响的实体。智能体通常被设计成具有自主性和适应性,能够在不确定、…...

《 C++ 点滴漫谈: 二十二 》操作符炼金术:用C++ operator重塑代码美学

摘要 C 的 operator 关键字和操作符重载是语言的核心特性之一,使开发者能够扩展内置操作符以适应自定义类型,从而实现更高效、直观的代码表达。本文全面解析了 operator 关键字的基本概念、支持重载的操作符范围及其使用场景,详细介绍了操作…...

通信协议之多摩川编码器协议

前言 学习永无止境!本篇是通信协议之多摩川编码器协议,主要介绍RS485硬件层以及软件层帧格式。 注:本文章为学习笔记,部分图片与文字来源于网络/应用手册,如侵权请联系!谢谢! 一、多摩川协议概述…...

新星杯-ESP32智能硬件开发--ESP32的I/O组成-系统中断矩阵

本博文内容导读📕🎉🔥 ESP32开发板的中断矩阵、功能描述与实现、相关API和示例程序进行介绍 ESP32中断矩阵将任一外部中断源单独分配到每个CPU的任一外部中断上,提供了强大的灵活性,能适应不同的应用需求。 ESP32中断主…...

4329 树的连边II

通过链式前向星来求树的直径 主要包括&#xff1a;链式前向星的初始化&#xff0c;遍历&#xff0c;使用 #include<bits/stdc.h> using namespace std; using lllong long; const int N1e59; int n,head[N],to[N<<1],nx[N<<1],cnt0; int ans0; int dp[N][2…...

Spring的Bean详解=Bean别名+作用范围+使用场景

目录 Bean的别名&#xff1a;id和name的地位等同 Bean的作用范围&#xff1a;scope单例与非单例 Bean的使用场景&#xff1a;什么时候交给容器&#xff1f;什么时候不交&#xff1f;​ Bean的别名实践&#xff08;含代码&#xff09; 如果看不懂下面的&#xff0c;例如不知道i…...

聊一聊如何适应AI时代

我的工作行业就不提了&#xff0c;处于AI的前沿阵地之一&#xff0c;AI的进步非常惊艳&#xff0c;虽然我对AI持有开放态度&#xff0c;但也恐惧&#xff0c;因为我的进步跟不上它迭代的速度。 AI能涉及的行业&#xff1a;辅助驾驶、医疗诊断、数据分析、文稿生成、工业控制...…...

dl学习笔记:(4)简单神经网络

&#xff08;1&#xff09;单层正向回归网络 bx1x2z100-0.2110-0.05101-0.051110.1 接下来我们用代码实现这组线性回归数据 import torch x torch.tensor([[1,0,0],[1,1,0],[1,0,1],[1,1,1]], dtype torch.float32) z torch.tensor([-0.2, -0.05, -0.05, 0.1]) w torch.…...

电商项目高级篇08-springCache

电商项目高级篇08-springCache 1、整合springCache2、Cacheable细节设置 1、整合springCache 1、引入依赖 <!--引入springCache--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-cache</artifa…...

4.1 AI 大模型应用最佳实践:如何提升 GPT 模型使用效率与质量

AI 大模型应用最佳实践:如何提升 GPT 模型使用效率与质量 随着人工智能技术的不断进步,GPT系列大模型已经成为了自然语言处理领域的核心工具。无论是在文本生成、对话系统,还是内容创作等领域,GPT模型都展现出了强大的能力。然而,要高效、精确地使用这些模型,仍然需要一…...

Linux top命令cpu使用率计算底层原理

在Linux中&#xff0c;top命令通过读取内核提供的统计数据来计算CPU使用率。其底层原理可以概括为以下几步&#xff1a; 1. 读取 /proc/stat top命令主要从/proc/stat文件中获取CPU的统计信息。这个文件包含了每个CPU核心&#xff08;或所有核心合计&#xff09;的各种状态下的…...

vue知识点总结

vue2知识点总结 watch: watch 是 Vue 提供的一个选项&#xff0c;它允许你观察 Vue 实例上的数据变化。当观察的数据发生变化时&#xff0c;会执行相应的回调函数&#xff0c;这样你就可以对数据的变化做出响应&#xff0c;执行一些特定的操作。 export default {data() {re…...

[实现Rpc] 环境搭建 | JsonCpp | Mudou库 | callBack()

目录 1. 项目介绍 2. 技术选型 3. 开发环境和环境搭建 Ubuntu-22.04环境搭建 1. 安装 wget&#xff08;一般情况下默认会自带&#xff09; 2. 更换国内软件源 ① 备份原始 /etc/apt/sources.list 文件 ② 编辑软件源文件 ③ 更新软件包列表 3. 安装常用工具 3.1 安装…...

llamafactory使用8张昇腾910b算力卡lora微调训练qwen2-72b大模型

说明 我需要在昇腾服务器上对Qwen2-72B大模型进行lora微调&#xff0c;改变其自我认知。 我的环境下是8张910B1卡。显存约512GB。 准备&#xff1a;安装llamafactory 请参考官方方法安装llamafactory&#xff1a;https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 特别强调下&…...

C++,设计模式,【目录篇】

文章目录 1. 简介2. 设计模式的分类2.1 创建型模式&#xff08;Creational Patterns&#xff09;&#xff1a;2.2 结构型模式&#xff08;Structural Patterns&#xff09;&#xff1a;2.3 行为型模式&#xff08;Behavioral Patterns&#xff09;&#xff1a; 3. 使用设计模式…...

《目标检测数据集下载地址》

一、引言 在计算机视觉的广袤领域中&#xff0c;目标检测宛如一颗璀璨的明星&#xff0c;占据着举足轻重的地位。它宛如赋予计算机一双锐利的 “眼睛”&#xff0c;使其能够精准识别图像或视频中的各类目标&#xff0c;并确定其位置&#xff0c;以边界框的形式清晰呈现。这项技…...

C 语言的void*到底是什么?

一、void* 的类型任意性 void* 是一种通用指针类型。它可以指向任意类型的数据。例如&#xff0c;它可以指向一个整数&#xff08;int&#xff09;、一个浮点数&#xff08;float&#xff09;、一个字符&#xff08;char&#xff09;或者一个结构体等。在C语言中&#xff0c;当…...

Linux中的文件上传和下载

Linux中的文件上传和下载 一、连接 SFTP 在 SecureCRT 中&#xff0c;将鼠标移动到连接窗口的标题上&#xff0c;按鼠标右键&#xff0c;选择“连接 SFTP”标签&#xff0c;即可进入 SFTP 模式。 二、基本指令及用途 1. 显示当前目录 显示本地当前目录&#xff1a;lpwd 示例…...

DDD - 微服务落地的技术实践

文章目录 Pre概述如何发挥微服务的优势怎样提供微服务接口原则微服务的拆分与防腐层的设计 去中心化的数据管理数据关联查询的难题Case 1Case 2Case 3 总结 Pre DDD - 软件退化原因及案例分析 DDD - 如何运用 DDD 进行软件设计 DDD - 如何运用 DDD 进行数据库设计 DDD - 服…...

fgets、scanf存字符串应用

题目1 夺旗&#xff08;英语&#xff1a;Capture the flag&#xff0c;简称 CTF&#xff09;在计算机安全中是一种活动&#xff0c;当中会将“旗子”秘密地埋藏于有目的的易受攻击的程序或网站。参赛者从其他参赛者或主办方偷去旗子。 非常崇拜探姬的小学妹最近迷上了 CTF&am…...

日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻

在如今就业市场竞争日益激烈的背景下&#xff0c;越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是&#xff0c;一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧&#xff1f;面对生疏的日语交流环境&#xff0c;即便提前恶补了…...

地震勘探——干扰波识别、井中地震时距曲线特点

目录 干扰波识别反射波地震勘探的干扰波 井中地震时距曲线特点 干扰波识别 有效波&#xff1a;可以用来解决所提出的地质任务的波&#xff1b;干扰波&#xff1a;所有妨碍辨认、追踪有效波的其他波。 地震勘探中&#xff0c;有效波和干扰波是相对的。例如&#xff0c;在反射波…...

centos 7 部署awstats 网站访问检测

一、基础环境准备&#xff08;两种安装方式都要做&#xff09; bash # 安装必要依赖 yum install -y httpd perl mod_perl perl-Time-HiRes perl-DateTime systemctl enable httpd # 设置 Apache 开机自启 systemctl start httpd # 启动 Apache二、安装 AWStats&#xff0…...

Android 之 kotlin 语言学习笔记三(Kotlin-Java 互操作)

参考官方文档&#xff1a;https://developer.android.google.cn/kotlin/interop?hlzh-cn 一、Java&#xff08;供 Kotlin 使用&#xff09; 1、不得使用硬关键字 不要使用 Kotlin 的任何硬关键字作为方法的名称 或字段。允许使用 Kotlin 的软关键字、修饰符关键字和特殊标识…...

【MATLAB代码】基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),附源代码|订阅专栏后可直接查看

文章所述的代码实现了基于最大相关熵准则(MCC)的三维鲁棒卡尔曼滤波算法(MCC-KF),针对传感器观测数据中存在的脉冲型异常噪声问题,通过非线性加权机制提升滤波器的抗干扰能力。代码通过对比传统KF与MCC-KF在含异常值场景下的表现,验证了后者在状态估计鲁棒性方面的显著优…...

逻辑回归暴力训练预测金融欺诈

简述 「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈&#xff0c;并不断增加特征维度持续测试」的做法&#xff0c;体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路&#xff0c;在金融欺诈检测中非常有价值&#xff0c;本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路。百度…...

Spring Security 认证流程——补充

一、认证流程概述 Spring Security 的认证流程基于 过滤器链&#xff08;Filter Chain&#xff09;&#xff0c;核心组件包括 UsernamePasswordAuthenticationFilter、AuthenticationManager、UserDetailsService 等。整个流程可分为以下步骤&#xff1a; 用户提交登录请求拦…...

FFmpeg avformat_open_input函数分析

函数内部的总体流程如下&#xff1a; avformat_open_input 精简后的代码如下&#xff1a; int avformat_open_input(AVFormatContext **ps, const char *filename,ff_const59 AVInputFormat *fmt, AVDictionary **options) {AVFormatContext *s *ps;int i, ret 0;AVDictio…...

Kubernetes 节点自动伸缩(Cluster Autoscaler)原理与实践

在 Kubernetes 集群中&#xff0c;如何在保障应用高可用的同时有效地管理资源&#xff0c;一直是运维人员和开发者关注的重点。随着微服务架构的普及&#xff0c;集群内各个服务的负载波动日趋明显&#xff0c;传统的手动扩缩容方式已无法满足实时性和弹性需求。 Cluster Auto…...

链式法则中 复合函数的推导路径 多变量“信息传递路径”

非常好&#xff0c;我们将之前关于偏导数链式法则中不能“约掉”偏导符号的问题&#xff0c;统一使用 二重复合函数&#xff1a; z f ( u ( x , y ) , v ( x , y ) ) \boxed{z f(u(x,y),\ v(x,y))} zf(u(x,y), v(x,y))​ 来全面说明。我们会展示其全微分形式&#xff08;偏导…...