【科普】常说的 AI Agent(智能体) 是指什么?
AI Agent(智能体)是一种能够自主为用户完成任务的人工智能系统。与传统软件只能按照程序员预先设定的流程执行步骤不同,AI Agent 可以在较大自主性下替用户完成复杂的工作流。简单来说,如果将大型语言模型(LLM)比作Agent的大脑、各种外部工具比作Agent的手脚、预先设定的指令比作Agent的行为准则,那么AI Agent就是结合了大脑 + 手脚 + 行为准则,可以自主执行一系列操作的智能助手。 一个工作流指为达到用户某个目标需要执行的一系列步骤,例如解决客户服务问题、预订餐厅、提交代码变更或生成报告等。在没有Agent时,这些流程往往需要用户亲自一步步操作,或者由传统软件按照固定规则自动化。而AI Agent的特别之处在于:它能够独立地代表用户完成这些工作流。这意味着Agent可以自己决定执行哪些步骤、何时停止、如何纠正错误,就像一位能够自主行动的数字助理。 **AI Agent ≠ 普通聊天机器人。**需要注意的是,使用LLM并不自动等同于构建了Agent。例如,一个只回答单轮问答的聊天机器人、情感分析器或者简单的信息抽取脚本,并没有让LLM去控制整个任务流程,因此在OpenAI的定义中并不算Agent。相反,真正的AI Agent能够根据用户目标,连续地进行“思考”和行动:调用LLM规划决策,借助工具与外界交互,在多轮循环中逐步逼近目标。这种自主决策与执行能力,正是AI Agent区别于普通自动化或传统软件的关键。 AI Agent 适合解决哪些问题? 并非所有自动化场景都适合引入AI Agent。一般来说,Agent更擅长处理传统方法难以解决的复杂工作流 。以下几类问题特别适合考虑使用Agent: 复杂决策流程: 当工作流中包含大量需要上下文判断、动态决策的步骤时(例如客服场景中的退款审批,需要根据用户历史、政策细则做细致判断),LLM 驱动的Agent更擅长处理各种意外和边缘情况 。Agent可以根据不同情境做出灵活判断,而不是依赖预先写死的规则。 规则繁多且难维护: 某些系统的业务规则异常复杂且经常变化,用传统编程实现非常繁琐(比如供应商合规审查涉及成百上千条规则)。此时Agent可以通过自然语言理解这些规则描述,减少人工硬编码的负担。当规则修改时,只需调整指令或提供新文档给Agent理解,比改动大量代码更高效。 非结构化任务&多轮交互: 如果流程严重依赖非结构化数据(如自由文本的文件、对话),或者需要与用户进行多轮对话澄清信息,那么Agent的能力会非常有用。例如处理保险理赔时,Agent可以阅读用户提供的说明和证据文件,与用户反复交谈核实细节,这是传统软件难以做到的。 相反,如果你的场景流程清晰、规则简单且稳定,那么传统的确定性方案可能已经足够。没必要为了“Agent”而强行引入复杂性。换言之,AI Agent最能体现价值的是那些高度复杂、多变、需要智能判断的场景,而非任何自动化都要用LLM来大材小用。 构建 AI Agent 的三大组件 要构建一个AI Agent,无论简单还是复杂,都离不开以下三大核心组件:模型、工具和指令 。它们分别对应了Agent的“大脑”、“手脚”和“行为准则”,共同决定了Agent能做什么以及如何行动。 模型 首先是选择合适的**大型语言模型(LLM)**作为Agent的大脑。模型提供了Agent理解上下文、推理决策的智能基础。OpenAI在指南中给出的模型选型策略非常务实:先使用能力最强的模型构建原型,再逐步优化 。 具体做法是:一开始直接用当前最先进的模型(例如GPT-4)来搭建Agent的核心逻辑,以此测试Agent在理想条件下能达到的效果上限 。有了这个“天花板”基准后,再考虑在某些步骤换用更小、更快或更便宜的模型(比如精简版的GPT-4或GPT-3.5等),评估性能是否仍能满足需求。通过这种渐进替换,逐步降低成本和延迟,同时确保关键步骤的智能水平不受影响。在模型选型中,要时刻权衡任务复杂度、响应速度和成本,找到最佳平衡点。 工具 工具是Agent与外部世界交互的桥梁,相当于Agent可以使用的“手”和“脚”。通过工具,Agent才能超越语言输出,真正对外执行动作、获取信息。例如,Agent可以调用外部API查询数据库,读取PDF文件内容,发送邮件,甚至操作用户界面的模拟点击等。没有工具,Agent只能“纸上谈兵”;借助工具,Agent才能影响真实世界的状态。 OpenAI将工具大致分为三类: 数据类工具(Data): 用于获取执行任务所需的信息和上下文,例如数据库查询、网页搜索、读取文档等。这类工具让Agent能获得知识和数据支撑。 行动类工具(Action): 用于对外部系统执行具体操作,从而改变外部状态,比如发送通知、下单、更新数据库记录等。Agent通过这些工具实现实际的任务执行。 编排类工具(Orchestration): 特殊的一类工具,其中一个Agent本身可以被封装成工具,供另一个Agent调用。这为多Agent协作提供了机制(后面会详细介绍),例如一个“主管”Agent可以把特定任务交给封装成工具的“专家”Agent去完成。 在设计工具接口时,指南强调要遵循标准化定义、清晰文档、充分测试和可复用的原则。也就是说,每个工具的功能、输入输出要定义明确,附带良好的使用文档,并经过严格测试。这有助于Agent正确识别和调用工具,也方便团队复用工具避免重复造轮子。此外,尽量赋予工具有限且安全的能力边界——例如只读查询 vs 修改操作要区分——以免Agent滥用工具导致风险。 指令 指令(又称 Prompt 或提示)是赋予Agent行为准则和角色定位的关键。高质量的指令对于Agent的表现至关重要,甚至比普通LLM应用更为重要。指令定义了Agent的目标、步骤和应遵循的规范,相当于对Agent的“工作说明书”。 编写Agent指令的最佳实践包括: 参考现有文档: 充分利用你已有的标准操作流程(SOP)、客服脚本、政策文件等资源,把这些内容转化为LLM可理解的指令。现成的业务文档是极好的素材,可以确保指令专业且符合业务要求。 拆解复杂任务: 将冗长复杂的任务拆分成一系列更小、更明确的步骤。每一步聚焦一个子任务,便于模型逐步执行,也降低出错概率。例如,不要让Agent“一步完成客户投诉处理”,而是拆成“1. 获取用户信息;2. 查找订单记录;3. 根据政策决定补偿措施;4. 回复用户”等等。...