暴雨讲堂|通往AGI的必由之路—AI agent是什么？
在三月份英伟达的新品发布会上，黄仁勋反复提及一个词汇— Generalist Embodied Agent，意为“通用具身智能体”，给观众留下了深刻的印象。其实具身智能指的是不同形态的拥有主动感知交互能力的机器人。其实，业界对它还有一个更为熟悉的名称即AI Agent，也称为智能体，是具身智能的核心概念。
大模型发展行至中途，AI Agent（智能体）相继成为各大科技巨头布局的新风口。如果说AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）是人工智能的终局，那么AI agent则是它的必经之路。
Agent概念脱胎于一个古希腊哲学寓言，它描述了一种拥有欲望、信念、意图以及能够采取行动能力的实体，随着计算机技术的兴起与快速发展，加上人们对人工智能技术的期望，Agent的概念逐渐被引入到人工智能领域里。
AI Agent是指能够感知环境、进行推理和决策，并通过物理或虚拟的方式与环境进行交互的智能体。与传统的AI不同的是，Al Agent具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。在有LLM作为其大脑之后，Agent更是具备了对通用问题的自动化处理能力。简单说来，AI Agent是我们在科幻电影里经常出现并看到的能够感知环境、进行决策和执行动作的智能体，如自动驾驶、机器人、机械狗、智能家居等等。
Agents = LLM +规划技能+记忆 + 工具使用，即AI Agent的构建主要包括四个部分：大模型、规划、记忆和工具使用。本质上Agents是一个LLM的编排与执行系统，如下图所示：
它的四大组成部分中：
大模型：作为AI Agent的“大脑”，它提供推理、规划等能力。
规划：代理能够将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而更好地处理复杂任务。
记忆：AI代理具备长时间保留和回忆信息的能力，通常通过利用外部向量存储和快速检索实现。
工具使用：代理学习调用外部 API 以获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。
目前的AI Agent存在一定的问题，大模型可靠性不足，能力边界不确定，Al Agent对于复杂任务处理不够理想。如处理长期规划和任务拆解时表现欠佳、开销极高等。AI Agent想获得更好发展，还要等待更优秀的大模型出现。
Al Agent交互的灵活稳定性不够。在目前的框架中，系统经常会交互信息设计导致系统不稳定，例如身份信息错乱，AI Agent间能力差异导致对话失败等问题。
目前，AI技术正在蓬勃发展，技术不断更新迭代，并向日益丰富的应用场景渗透。但AI技术的发展离不开基础的AI算力设施。
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