AI Agent

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。...

本文围绕 AI agents（人工智能代理） 的定义、发展历程、核心组件、特性及其在现代应用中的价值展开探讨。AI agents 是一种结合人工智能和代理特性，具备环境感知、自主决策、工具使用以及目标导向行为的计算实体。其演化路径从传统基于规则的聊天机器人，到以大语言模型（LLM）为核心的生成式 AI 系统，再到结合检索增强生成（RAG）技术的复杂代理系统。AI agents 的出现标志着现代 AI 应用从简单交互向复杂、多功能系统的转变，并在生产力提升、决策支持和降低技术门槛等方面展现了巨大潜力。 AI agents 的定义与核心特性 定义：AI agents 是一种具备环境感知能力的计算实体，通过感知（输入）、行动（工具使用）和认知（基于 LLM 的推理与规划）实现自主决策和目标导向行为。 核心特性： 自主性：无需外部指令即可根据内部处理结果或外部观察采取行动。 交互性：与人类、其他代理或系统交互，能够根据上下文调整行为。 反应性与主动性：能对环境变化做出动态响应，同时通过推理与规划主动执行任务。 迭代性：通过反馈不断优化执行步骤，适应复杂任务。 AI agents 的发展历程 传统聊天机器人： 基于规则（如“如果…则…”逻辑）和预定义响应。 功能有限，需人工介入完成复杂任务。 LLM 驱动的聊天机器人： 引入生成式预训练变换器（GPT）模型，具备生成类人文本的能力。 克服了传统聊天机器人的局限，但存在个性化不足和“幻觉”（生成错误信息）问题。 RAG（检索增强生成）聊天机器人： 结合外部数据检索与 LLM 的内在知识，生成更准确和上下文相关的响应。 通过提示工程（Prompt Engineering）优化模型输出，如链式思维（CoT）和 ReAct 技术。 AI agents 的出现： 随 LLM 的参数规模增长，出现推理、多步规划和工具调用等能力。 结合工具使用、环境感知和迭代执行，形成具备高度自主性的复杂代理系统。 AI agents 的核心组件 大脑（Brain）： 基于 LLM 提供推理、规划和决策能力。 包括记忆模块（存储历史交互）、角色模块（基于描述模拟特定行为）和知识模块（存储领域相关信息）。 行动（Action）： 通过工具使用或功能调用完成任务。 能分解任务为多个步骤，并动态决定工具的使用时机。 感知（Perception）： 处理环境输入（如文本、图像或语音），为决策提供信息。 AI agents 的价值与影响 生产力提升：通过自动化重复性任务（如审批、文档处理），减少人工干预。 决策支持：基于规则和指导方针辅助企业工作流中的决策。 降低技术门槛：通过自然语言和图像驱动的界面，使非技术用户更容易与系统交互。 多样化应用场景：从代码生成到内容创作，再到企业流程优化，AI agents 展现了广泛的应用潜力。 当前行业努力方向 可靠性：解决 LLM 的“幻觉”问题，确保输出准确性。 可扩展性：优化模型性能以应对不断增长的数据和计算需求。 性能提升：通过更强大的工具和工作流编排提高系统效率。 MongoDB 的支持： 提供长期数据管理（如对话历史存储）、向量数据库功能和可扩展数据存储，为 AI agents 提供基础设施支持。 AI agents 的未来展望 代理性（Agentic）：AI 系统的分类基于其代理特性（如自主性、环境交互能力和目标导向行为）的强弱程度。 灵活性与适应性：AI agents 的发展可能模糊简单 AI 系统与复杂代理系统之间的界限。 行业影响与价值实现 生产力提升：通过自动化简化企业工作流。 用户友好性：降低技术复杂性，赋能普通用户。 企业决策支持：通过规则驱动的 AI 代理简化复杂流程。 MongoDB 的技术支持 长时数据管理：存储和检索对话历史，保持上下文。 向量数据库：支持语义搜索和 AI 工作负载。 可扩展存储：满足不断增长的数据需求。 原文 什么是 AI 智能体 (AI Agent)？...