理解 AI 代理的工作原理

Source: Dev.to

自动化一直是提升工业生产力和产出的前沿技术。
在 AI 时代，人类的努力越来越多地用于智能决策和系统设计，而重复性的任务则被自动化处理。

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**大型语言模型（LLM）**的使用已成为公众最广泛接触的 AI 技术。无论你是学生在研究课题、网购者在比较商品，还是工程师在头脑风暴解决方案，LLM 都无处不在。

LLM 演进的下一步是赋予它们执行动作的能力，并针对特定用例进行训练。这催生了AI 代理（AI agents）。那么，代理到底是什么呢？

什么是代理？

代理 是代表他人采取行动的实体。
例如，一家汽车销售企业可能会雇佣销售代理，他们与客户互动并完成交易。企业归所有者所有，但代理会根据既定指南（沟通技巧、产品知识、流程遵循）来执行销售。同样的原理也适用于 AI 代理。

AI 助手 / 代理

AI 助手/代理 是代表人类执行任务的软件。
典型的日常事务——锻炼、阅读、通勤、跑腿和休息——都可以通过 AI 助手来简化，AI 助手可以：

• 读取电子邮件并在有紧急信息时提醒你。
• 预订健身课程。
• 跟踪短信中提到的付款情况。

AI 代理通过 综合用户输入 并通过 API 调用编码函数和互联服务来执行操作。于是，一个提示就能在多个应用之间触发连锁效果。

不同的代理针对不同任务构建，但它们共享相同的架构：AI 模型处理输入（来自用户或 API 响应），随后执行规定的操作。与仅返回文本的普通大语言模型不同，代理 处理提示、获取必要数据并执行下一步。此外，代理可以迭代运行，纠正自身，直至达到期望的输出。

AI 代理的构成与设计

核心（思考引擎）

• 调用大型语言模型（Large Language Model）来解释提示并决定行动。
• 需要 API 密钥以连接到 LLM。

上下文

• 存储对话历史，以保持连续性并提供相关答案。

工具

• 代理可以按需调用的一组实用程序（例如网页爬虫、PDF 扫描器、数据库查询）。
• 工具的选择基于代理的预期任务。

循环（自我纠正）

• 允许代理检测错误、调整方法，并重复执行直至获得预期结果。

AI 代理代表了我们与人工智能交互和受益方式的重大飞跃。它们结合了思考引擎、上下文记忆、专用工具以及自我纠正循环。随着这些代理变得更加复杂，它们将重塑各个领域的生产力。

ticated 并更深入地融入我们的日常流程和例行工作中，使用工具与委派任务之间的界限将继续模糊。愿景显而易见：人类专注于创造力、策略和连接，而 AI 代理在后台处理重复且耗时的工作。