1.了解智能体
这个时代，AI开始已经深入到我们生活中了，智能体的概念也慢慢出现在我们的视野中了。这两个概念并不完全一样。AI 是模拟人类智能的技术领域与能力集合，智能体是依托 AI 实现自主感知、决策、 行动的目标驱动实体，后者是前者的具体应用形态之一。AI 是解决智能问题的 “工具箱”，智能体是用工具箱完成具体任务的 “执行者”。前者关注 “如何让机器变聪明”，后者聚焦 “如何让聪明的机器自主完成任务”。随着大模型普及，AI 智能体正成为主流，核心是为 AI 赋予 “行动能力” 与 “闭环逻辑”，适配更复杂的自动化场景。
2.智能体的本质
智能体的本质是：大模型+任务规划+工具调用+记忆深化。
智能体能够感知环境、自主决策、并执行任务，其核心在于大语言模型（LLM）的 推理能力与环境交互能力深度融合。
需要注意的是以下两点：
（1）大模型与用户之间的交互是基于提示词实现的，用户的提示词是否清晰准确会影响大模型的回答的效果。
（2）需要给定一个目标，智能体就能够针对目标独立思考并作出行动。
一个基于大模型的智能体一般分为四个部分。
3.智能体的特性
（1）自主性
智能体无需人类过多干预，可以根据目标进行自主拆解、规划任务。例如，我们打算去新疆旅游。智能体可以自动生成“查询线路—>规划线路—>筛选热门景点门票信息—>查询天气信息——>制定详细的完整流程”。
上面的过程很多AI也支持，但是如果我们把“新疆”作为一个关键词，每次去更换，那么这个智能体的功能就相对固定了。
（2）工具协调
智能体可以通过插件、API接口等调用外部工具（比如搜索引擎、数据库）。突破大模型的能力边界。例如，智能体可以调用查询天气的API接口获取未来几天的天气情况，确定旅行过程中天气情况。
（3）记忆性
智能体的记忆性包括短期与长期记忆。
短期记忆。主要是当前对话的上下文（比如：新疆旅游），以维持交互的连贯性。
长期记忆。主要依托数据库来存储历史数据，支持跨场景服用。
（4）环境适用
智能体通过“通过—>分析—>决策—>执行”的闭环来应对动态变化。例如上面旅行过程中在预定机票的时候发现某个航班人数满了，那么可以立即找到备用航班信息。
4.智能体的工作原理
智能体的强大之处在于其模块化设计与协同机制，通过“感知—>分析—>决策—>执行”的一个闭环逻辑，将复杂的任务转化成可以落地的行动链条。
下文以旅行规划为例子，介绍智能体的工作流程。
（1）接受任务
当用户向智能体发出指令后，智能体接收这个任务。它会理解用户的需求（比如立即从青岛出发，前往新疆为期5天的旅行）
（2）规划任务
接受到任务后，智能体的规划单元开始工作，将这个任务拆分为多个子任务，以便更高效地完成目标。具体子任务可能包括：
- 查询目的地计划日期的天气情况。
- 查询计划日期内从青岛到新疆的高铁和航班信息。
- 搜索新疆的热门景点。
- 规划新疆的交通规划。
综上以上信息，生成详细的旅行计划。
（3）调用工具
在执行子任务的过程中，智能体会调用各种外部工具（例如天气插件、航班信息插件）来获取所需习信息。
（4）执行任务
当所有子任务都执行完成后，智能体的行动单元会整合这些信息，生成一个详细的旅行计划。计划的内容可能会包括：
- 天气预报：列出计划日期的新疆的天气。
- 交通安排：列出计划日期内从青岛到新疆的高铁和航班信息。
- 热门景点：向用户推荐新疆热门的景点。
- 行程安排：根据热门景点，规划室内交通计划。
（4）输出结果
智能体会将这个详细的旅行计划以文本形式输出。计划内容清晰、全面，涵盖了交通、行程安排，以及注意事项等，确保能轻松愉快的完成这次旅行。