近年來，AI 這一熱門詞匯頻繁出現(xiàn)在我們的工作和生活中，相信大家對 ChatGPT、文心一言、通義千問等這些大語言模型都已有所耳聞，甚至親自體驗過。而最近，一股新的AI風潮正在興起——那就是“AI智能體”?；蛟S有些人對這個概念還感到陌生，接下來，就讓我們一起深入了解 AI 智能體，并探討它與大語言模型之間的緊密聯(lián)系。
1、什么是 AI 智能體 ？
先從 AI 智能體英文名稱（AI Agent）開始說起。
什么是 Agent 呢？—— Agent 是代理的意思。
代理又是什么呢？
講個大多數(shù)人都熟悉的就是房產(chǎn)代理，即便你沒買過房子，肯定住過房子，說起房子所有人都不陌生。比如說你想買套房，當然可以選擇萬事親力親為，但那太難了，找房源、對比、下定、付款、辦證、交稅等一系列好多事情都要做。
這時，你可以選擇把這些活都交給代理來做，告訴他你的需求，比如多大面積、預算以及其他條件，代理就開始幫你收集房源，和你溝通確認后，辦證、交稅等辛苦活都可以替你完成。相對于親力親為，交給房產(chǎn)代理可就輕松多了。
言歸正傳，AI 智能體，即人工智能體（Artificial Intelligence Agnet），是具有自主性、學習能力和推理能力的計算機程序，是一種能夠通過感知環(huán)境信息、進行決策和執(zhí)行動作的智能實體。可以依靠 AI 賦予的能力完成特定任務，并在此過程中不斷對自我進行完善和改進。具備通過獨立思考、調用工具去逐步完成給定目標的能力。
它可以像房產(chǎn)代理一樣，你把需求告訴它，就能通過自主思考、進行決策和執(zhí)行動作幫你完成?？梢允呛唵蔚模热缫粋€自動回復郵件的軟件；也可以是復雜的，如自動駕駛汽車中的決策系統(tǒng)，或者是能夠在復雜環(huán)境中進行戰(zhàn)略決策的高級智能系統(tǒng)。
對比前面提到的房產(chǎn)代理，AI 智能體通常具備以下幾個特點：
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○ 自主性：智能體能夠在沒有人類直接指導的情況下運行，并對自己的行為負責。
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○ 學習能力：通過機器學習等技術，智能體可以從經(jīng)驗中學習，并改進其未來的行為。
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○ 適應性：智能體能夠根據(jù)環(huán)境的變化調整自己的行為。
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○ 推理能力：智能體可以使用邏輯推理來解決問題或進行決策。
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○ 通信能力：在多智能體系統(tǒng)中，智能體之間可以進行通信和協(xié)作。
AI 智能體的工作與房產(chǎn)代理的工作流程非常類似，只不過會更加智能化、自動化，進一步的把人從重復、無創(chuàng)新的工作中解脫出來。
如下圖，AI 智能體主要由以下4個部分組成：
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○ 代理：這是AI智能體的協(xié)調中心，接受委托人的請求，把請求轉發(fā)給大腦，根據(jù)大腦的反饋收集信息，把大腦的指令傳遞給行動系統(tǒng)。
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○ 大腦：類似人腦，通常是大模型充當這個角色，有著比人腦大的多的知識庫，比人腦強得多的記憶能力和計算能力。
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○ 感知：各種收集信息的設備，比如雷達、攝像儀、錄音機、傳感器等等，類似人的感官，感知外部世界。
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○ 行動：就像人的手腳一樣，執(zhí)行大腦發(fā)出的拿東西、走路等行動指令。
用一個簡單的例子，再次說明 AI 智能體的工作流程。
出門前，我問AI智能體是否需要帶雨傘，代理接收到這個問題后，把問題傳輸給大腦，大腦理解、分析、拆解問題，告訴代理需要收集目的地的信息，代理協(xié)調其他智能體(感知)收集信息回傳給大腦，大腦結合這些信息進行決策，把需要帶雨傘的結果告知代理，代理通知行動系統(tǒng)，行動系統(tǒng)取出雨傘遞給我。
2、大語言模型和 AI 智能體（AI Agent）的區(qū)別 ？
像我們之前接觸到的 Chat GPT、文心一言、通義千問、訊飛大模型等這些都是屬于大語言模型。大語言模型（LLM）是一種人工智能（AI）算法，它使用深度學習技術和大量大型數(shù)據(jù)集來理解、總結、生成和預測新內容。
大語言模型與人類之間的交互是基于 prompt（提示詞） 實現(xiàn)的，用戶 prompt 是否清晰明確會影響大模型回答的效果，例如 ChatGPT 都需要明確任務才能得到有用的回答。
大語言模型和 AI 智能體的區(qū)別在于 AI 智能體可以獨立思考并做出行動，具有更高的自主性和智能性。它不再僅僅依賴于預設的規(guī)則和算法，而是能夠通過學習不斷優(yōu)化自己的行為，以適應不同的環(huán)境和任務。僅需給定一個目標，它會根據(jù)給定任務詳細拆解出每一步的計劃步驟，依靠來自外界的反饋和自主思考，自己給自己創(chuàng)建 prompt，來實現(xiàn)目標。
大語言模型也作為 AI 智能體的核心組件之一，為其提供了強大的自然語言處理能力和知識庫。通過不斷訓練和優(yōu)化，大語言模型能夠生成更加準確和流暢的文本，為 AI 智能體提供更加豐富的信息和支持。這使得 AI 智能體在理解和回應用戶指令時更加得心應手，能夠更好地滿足用戶的需求和期望。
我們看見的 AI 智能體往往以問答機器人作為交互入口，通過自然語言觸發(fā)全自動的工作流，中間沒有人工介入。人只負責發(fā)送指令，并不參與對 AI 結果的反饋。
大語言模型LLM當前的一些缺點：
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○ 會產(chǎn)生幻覺。
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○ 結果并不總是真實的。
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○ 對時事的了解有限或一無所知。
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○ 很難應對復雜的計算。
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○ 沒有行動能力。
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○ 沒有長期記憶能力。
比如讓 ChatGPT 買一杯咖啡，ChatGPT 給出的反饋一般類似 “無法購買咖啡，它只是一個文字 AI 助手”之類的回答。但你要告知基于 ChatGPT 的 AI 智能體工具讓它買一杯咖啡，它會首先拆解如何才能為你購買一杯咖啡并擬定代用某 APP 下單以及支付等若干步驟，然后按照這些步驟調用 APP 選擇外賣，再調用支付程序下單支付，過程無需人類去指定每一步操作。這就是 AI 智能體的用武之地，它可以利用外部工具來克服這些限制。
總而言之，AI 智能體就是結合大語言模型能去自動思考、規(guī)劃、效驗和執(zhí)行的一個計算體，以完成特定的任務目標，如果把大語言模型比作大腦，那 AI 智能體可以理解為小腦 + 手腳。
3、怎么將 AI 智能體運用到工作中 ？
kaiyun開云創(chuàng)新融合了大語言模型、RAG技術、工作流自動化、插件集成與知識庫調用等多項不同領域技術，打造了一個高度個性化的企業(yè)級數(shù)智化智能體——NebulaAI。支持自主創(chuàng)建AI應用，構建私有知識庫、自定義式插件、集成第三方業(yè)務系統(tǒng)，助力企業(yè)打造智能生態(tài)。智能體應用主要可用于以下多個行業(yè)業(yè)務場景：
1）制造業(yè)：
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○ 生產(chǎn)線管理：實現(xiàn)生產(chǎn)線的自動化調度和實時監(jiān)控，根據(jù)訂單需求、設備狀態(tài)等因素調整生產(chǎn)計劃
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○ 智能需求預測：分析歷史銷售數(shù)據(jù)、市場需求趨勢、季節(jié)性因素等，建立精準的庫存預測模型，幫助企業(yè)提前調整庫存水平。
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○ 自動化庫存管理：實時監(jiān)控庫存狀態(tài)，預測庫存需求，提供智能補貨建議，確保庫存的及時補充和有效利用。
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○ 能源管理：實時監(jiān)測生產(chǎn)設備的能源消耗情況，制定能源采購和儲備計劃。并定期評估生產(chǎn)設備的能源效率，制定針對性的節(jié)能措施。
2）金融業(yè)：
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○ 智能信用評估：對借款人的信用記錄、財務狀況等信息進行分析，為金融機構提供信用評級和風險預警，輔助貸款審批決策。
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○ 智能風險管理：對市場數(shù)據(jù)進行實時分析，預測市場走勢和潛在風險，提供投資建議和風險管理策略。
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○ 合規(guī)審查：自動化處理合規(guī)審查工作，提取合規(guī)風險點，并提供預警信息。確保審查結果的高度準確性。
3）醫(yī)療業(yè)：
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○ 疾病預測：對患者實現(xiàn)生產(chǎn)線的自動化調度和實時監(jiān)控，根據(jù)訂單需求、設備狀態(tài)等因素調整生產(chǎn)計劃
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○ 醫(yī)療影像分析：自動識別和分析醫(yī)學影像中的病變區(qū)域，提供輔助診斷信息。
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○ 患者管理：實時監(jiān)測患者的健康狀況，通過遠程監(jiān)護功能，為患者提供及時的醫(yī)療服務。
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○ 醫(yī)療資源優(yōu)化：分析醫(yī)院的運營數(shù)據(jù)，預測未來的資源需求，制定合理的醫(yī)療資源分配計劃。
4）旅游業(yè)：
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○ 旅游規(guī)劃：分析用戶的旅游偏好、預算、時間等條件，為用戶量身定制旅游計劃。
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○ 智能預訂系統(tǒng)：通過智能體實現(xiàn)機票、酒店、景區(qū)門票等旅游產(chǎn)品的在線預訂，幫助用戶節(jié)省時間和費用。
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○ 智能流量管理：實時監(jiān)測和分析旅游景區(qū)的游客流量和分布情況，提供預警和調度機制，優(yōu)化游客流量。
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○ 旅游數(shù)據(jù)分析：對旅游業(yè)內大量各類旅游數(shù)據(jù)進行整合分析，進行可視化展示和報告生成，幫助旅游企業(yè)了解市場動態(tài)和用戶需求。
5）教育業(yè)：
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○ 智能輔導：根據(jù)學生的學習進度和能力，智能體可以為其推薦最適合的學習資源和路徑。并識別其學習薄弱處，提供針對性的強化練習和解析。
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○ 學生表現(xiàn)測評：收集和分析學生的學習數(shù)據(jù)和作業(yè)、考試答題情況，生成個性化的學習報告和建議。
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○ 教學質量管理：實時監(jiān)測和分析旅游景區(qū)的游客流量和分布情況，提供預警和調度機制，優(yōu)化游客流量。收集和分析教師的教學行為和學生反饋，提供教學質量評估報告，改進教學方法和策略。
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○ 教學內容創(chuàng)作：幫助教育者自動生成練習題、模擬測試等教學內容，提供教學材料的多樣性和質量。
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