Agent——俗称智能体,是基于大模型开发的一个具有自主规划和逻辑推理能力的智能代理。
说到Agent,可能很多人看的都是网上的一些概念和理论,事实上对Agent并没有一个直观的理解,那么到底什么是Agent呢?它和大模型以及各种应用之间有什么关系?
Agent与大模型和应用的关系
如果把大模型技术与人做对比,那么大模型就是人的大脑,而Agent就是人的四肢+各种工具的集合。大脑可以指挥人的手脚,然后使用工具去完成各种各样的任务或解决各种各样的问题。
虽然大模型本身具有一定的内容生成能力,比如AIGC,这就类似于人类的创造力,人类能够利用自己的大脑去创作音乐,写作,绘画等等;但人类除了能够进行这些艺术创作之外,还可以通过思考去解决更加复杂的问题。
比如通过分解规划把一件特别复杂的事情,梳理成一个一个的小的可执行的步骤;最后一步一步地完成它。
而大模型的目标既然是具备智能,那么具备推理和规划能力就是其必须的一环;但有句老话叫知行合一,只有智慧和规划是远远不够的,还需要有行动力。
而大模型本身是无法直接与外界进行交互的,特别是一些比如环境感知,工具的使用等;那怎么才能让大模型具备这些能力呢?
这时Agent的作用就体现了,所谓的Agent中文翻译过来就是代理的意思;既然大模型本身不具备与外界环境交互的能力,那么就给他增加一个代理,通过这个代理人去与外界进行交互,然后把交互的数据输入给大模型,然后再让大模型根据这些数据做出规划或决策。最后,再指挥Agent去调用各种工具(API)接口去完成任务。
不知道大家看到这张图会不会有一种眼熟的感觉?
所以说,通过上图来看,什么是Agent?
Agent就是大模型与外界交互(包括环境数据交互和工具调用)的一个工具,一个代理对象。大模型离开Agent其功能要大打折扣,而Agent离开了大模型也失去了存在的意义。
当然,上面只是最简单的Agent模型,但Agent的功能远不止如此;比如说怎么把大模型应用到其它领域?比如工业生产?
在传统的工业生产领域,大都靠人力来完成;但随着信息技术和自动化技术的发展,工业生产已经开始走向自动化和控制化;这就为大模型赋能工业生产提供了技术上的可行性。
大模型同样通过Agent的方式来达到与工业设备进行交互的目的,然后通过大模型的自主规划能力,来指挥Agent去操作各种工具完成生产任务或优化生产流程。
通过Agent(代理)的思想,就可以让大模型的触手延伸到各行各业;但由于大模型部分缺陷,比如说没有记忆能力,因此一个完整的Agent必须具备以下能力,如记忆能力,工具调用能力,执行能力和推理规划能力。
而工具调用和执行能力是由API接口来实现的,推理规划能力是由大模型实现的,而记忆能力需要外部存储库,比如向量数据库来实现。
以上环节通过文字描述可能有些人还不是很明白,但下面这种Agent的经典架构图,就足以说明这些问题,而这也是Agent的核心能力;之前一直不是很理解为什么Agent会是这样的架构,而随着对大模型技术理解的加深,慢慢就明白过来了。
当然这个架构图只是Agent的一个构想,具体每个模块应该怎么实现,使用什么样的技术实现,以及有没有更好的方式,就是大家在Agent应用落地过程中所需要面对和解决的问题。
任何天上飞的理念都会有落地的实现,Agent的功能架构如上图所示;但具体到不同的应用场景,可能会有部分变形或优化。
总之,技术没有那么多的条条框框,也没有绝对的为什么和不为什么,怎么能解决问题就怎么做,才是最好的解决方案。
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