AI 智能體是先進(jìn)的 AI 系統(tǒng)，旨在根據(jù)高級目標(biāo)自主進(jìn)行推理，制定計劃并執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。

1什么是 AI 智能體？

AI 智能體是新興的數(shù)字化勞動力，既為我們服務(wù)，也與我們協(xié)作。它們代表人工智能領(lǐng)域的下一次演進(jìn)，即從簡單自動化向能夠管理復(fù)雜工作流的自主系統(tǒng)過渡。這些智能體不僅可以自動執(zhí)行耗時的重復(fù)性任務(wù)，而且可以充當(dāng)智能個人助手，幫助個人和企業(yè)組織提高運(yùn)營效率。

與遵循基本“請求和響應(yīng)”框架的傳統(tǒng)生成式 AI 模型不同，AI 智能體還能編排資源，與其他智能體協(xié)作，并使用各種工具，如大語言模型（LLM）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）、向量數(shù)據(jù)庫、API、框架以及 Python 等高級編程語言，從而實現(xiàn)超越。

這些系統(tǒng)通常被稱為“代理式 AI”或“LLM 智能體”，由于能夠通過迭代規(guī)劃和決策制定來實現(xiàn)目標(biāo)，因此在市場上脫穎而出。例如，用于構(gòu)建網(wǎng)站的 AI 智能體可以自主管理布局設(shè)計、HTML 和 CSS 代碼編寫、后端流程連接、內(nèi)容生成和調(diào)試等任務(wù)，同時盡可能減少人工輸入。

2AI 智能體包含哪些組件？

要了解 AI 智能體的工作原理，分析其核心組件至關(guān)重要。這些組件協(xié)同工作，幫助智能體高效進(jìn)行推理，制定計劃并執(zhí)行任務(wù)：

LLM：大語言模型（LLM）是 AI 智能體的“大腦”，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)決策制定。LLM 通過任務(wù)進(jìn)行推理、制定行動計劃，選擇合適的工具，并管理對必要數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，從而實現(xiàn)目標(biāo)。作為智能體的核心，它負(fù)責(zé)定義和編排智能體的總體目標(biāo)。

記憶模組：AI 智能體依靠記憶來維護(hù)上下文，并可以根據(jù)正在進(jìn)行的任務(wù)或歷史任務(wù)進(jìn)行調(diào)整：

短期記憶：跟蹤智能體的“思維鏈”和最近的操作，確保在當(dāng)前工作流期間保留上下文。

長期記憶：保留歷史交互情況和相關(guān)信息，以便隨著時間推移更深入地理解上下文并改進(jìn)決策制定過程。

規(guī)劃模組：利用規(guī)劃模組，AI 智能體可將復(fù)雜任務(wù)分解為可操作的步驟：

無反饋：使用“思維鏈”或“思維樹”等結(jié)構(gòu)化技術(shù)，將任務(wù)分解為可管理的步驟。

有反饋：整合 ReAct、Reflexion 或人機(jī)回圈反饋等迭代改進(jìn)方法，以優(yōu)化策略和結(jié)果。

工具：AI 智能體本身可以用作工具，但也可以通過集成外部系統(tǒng)來擴(kuò)展功能，例如：

API：以編程方式訪問實時數(shù)據(jù)或執(zhí)行操作。

數(shù)據(jù)庫和 RAG 工作流：檢索相關(guān)信息，確保知識庫準(zhǔn)確無誤。

其他 AI 模型：與其他模型協(xié)作，執(zhí)行專業(yè)任務(wù)。

3AI 智能體的工作原理是什么？

AI 智能體可將核心組件無縫整合在一起，處理復(fù)雜的任務(wù)。下面的示例說明了這些組件如何協(xié)同工作，以響應(yīng)特定用戶請求。

提示詞示例：分析我們的最新季度銷售數(shù)據(jù)，然后提供一個圖表。

分步流程

第 1 步：用戶或機(jī)器提出請求

用戶甚至是另一個智能體或系統(tǒng)請求分析銷售數(shù)據(jù)并提供視覺表示，啟動了智能體工作流。智能體處理此輸入，并將其分解為可操作的步驟。

第 2 步：LLM：理解任務(wù)

LLM 充當(dāng) AI 智能體的大腦。它解讀用戶的提示詞，以理解任務(wù)要求，例如：

從數(shù)據(jù)庫中檢索數(shù)據(jù)。

執(zhí)行數(shù)據(jù)分析。

創(chuàng)建可視化圖表。

LLM 確定：

已有哪些信息。

需要其他哪些數(shù)據(jù)或工具。

完成任務(wù)的分步計劃。

第 3 步：規(guī)劃模組：任務(wù)分解

規(guī)劃模組會將任務(wù)劃分解為具體的操作：

提取：從公司數(shù)據(jù)庫中檢索最新銷售數(shù)據(jù)。

分析：應(yīng)用適當(dāng)?shù)?a target="_blank">算法來識別趨勢并獲取洞察。

可視化：生成顯示結(jié)果的圖表。

第 4 步：記憶模組：提供上下文

記憶模組確保保留上下文，以便高效執(zhí)行任務(wù)：

短期記憶：跟蹤當(dāng)前工作流的上下文（例如上個季度請求的類似任務(wù)），以簡化流程。

長期記憶：保留歷史數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)庫位置或首選分析方法，以便更深入地理解上下文。

第 5 步：工具集成：執(zhí)行任務(wù)

智能體核心通過編排外部工具來完成每個步驟：

API：檢索原始銷售數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法：分析數(shù)據(jù)以了解趨勢和模式。

代碼解譯器：根據(jù)分析結(jié)果生成圖表。

第 6 步：推理和反思：改進(jìn)結(jié)果

在整個過程中，智能體會運(yùn)用推理來優(yōu)化工作流并提高準(zhǔn)確性。這包括：

評估每項操作的有效性。

確保高效利用工具和資源。

從用戶反饋中學(xué)習(xí)，以改進(jìn)未來任務(wù)。

例如，如果生成的圖表需要改進(jìn)，智能體會調(diào)整方法，以便在后續(xù)工作流中提供更好的結(jié)果。

為什么推理至關(guān)重要

推理層是代理式 AI 的一個決定性特征，可幫助智能體思考如何實現(xiàn)目標(biāo)。通過將 LLM 功能與 API、編排軟件和上下文記憶等工具相結(jié)合，推理可助力智能體準(zhǔn)確高效地應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境。由于具有這種適應(yīng)性，AI 智能體成為一類至關(guān)重要的工具，可幫助自動執(zhí)行和優(yōu)化復(fù)雜工作流。

4有哪些不同類型的 AI 智能體框架？

AI 智能體可以直接使用 Python 編寫，用于執(zhí)行簡單工作流和實驗的智能體尤其如此。遷移到更復(fù)雜的工作流或生產(chǎn)環(huán)境時，遙測、日志記錄和評估變得至關(guān)重要，此時智能體框架將發(fā)揮重大作用。AI 智能體框架為專用開發(fā)平臺或庫，旨在簡化 AI 智能體的構(gòu)建、部署和管理流程。這些框架消除了構(gòu)建智能體系統(tǒng)的過程中存在的大部分底層復(fù)雜問題，使開發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂谔囟ǖ膽?yīng)用和智能體行為，而非實施的技術(shù)細(xì)節(jié)。

在選擇 AI 智能體框架時，必須考慮諸多因素，例如：

多智能體協(xié)作：項目是否需要多個智能體協(xié)同工作？

項目復(fù)雜性：框架適合簡單的任務(wù)還是復(fù)雜的工作流？

數(shù)據(jù)處理：框架是否支持必要的數(shù)據(jù)集成和檢索？

定制需求：定制智能體行為需要多大的靈活性？

LLM 側(cè)重點：框架是否會優(yōu)先與大語言模型進(jìn)行協(xié)作？

鑒于這些要求，一系列框架應(yīng)運(yùn)而生，可滿足不同用例和復(fù)雜程度的需求。

有多種方法可用于實施 AI 智能體，例如，引入自己的 Python、LangChain 和 Llama 堆棧。

5有哪些類型的 AI 智能體？

AI 智能體可以根據(jù)復(fù)雜程度、決策制定過程以及對環(huán)境的適應(yīng)程度來分類。下面列出了主要的 AI 智能體類型，涵蓋了簡單的系統(tǒng)到高度智能化的自適應(yīng)框架：

▲ AI 智能體類型

6AI 智能體與 AI 助手有什么區(qū)別？

▲ AI 智能體與 AI 助手對比

AI 智能體和 AI 助手在功能、自主程度以及可處理任務(wù)的復(fù)雜程度上存在巨大差異。

AI 助手是傳統(tǒng) AI 聊天機(jī)器人的進(jìn)化版本。它們利用自然語言處理（NLP）理解文本或語音形式的用戶查詢，然后根據(jù)直接人工指令執(zhí)行任務(wù)。這些系統(tǒng)（如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 或 Google Assistant）在處理預(yù)定義任務(wù)或響應(yīng)特定命令方面表現(xiàn)出色。

AI 智能體是一種更先進(jìn)的 AI，其功能遠(yuǎn)超 AI 助手。它們利用規(guī)劃、推理和上下文記憶來自主處理復(fù)雜的開放式任務(wù)。AI 智能體可以執(zhí)行迭代工作流，使用一系列工具，并根據(jù)反饋和之前的交互情況做出調(diào)整。

7AI 智能體有哪些用例？

總的來說，AI 智能體的潛在用例不可勝數(shù)。部署 AI 智能體依賴想象力和專業(yè)知識，涵蓋了生成和分發(fā)內(nèi)容等簡單用例，以及編排企業(yè)軟件和數(shù)據(jù)庫功能等復(fù)雜用例。

任務(wù)執(zhí)行

任務(wù)執(zhí)行智能體（也可稱為“API 智能體”或“執(zhí)行智能體”）可以使用一組預(yù)定義執(zhí)行功能來完成用戶請求的任務(wù)。

示例：“為我寫一篇社交媒體帖子來推銷我們的最新產(chǎn)品，務(wù)必提到它正在特價銷售，現(xiàn)在推出了綠色款。”

工作流優(yōu)化

用于特定應(yīng)用的 AI 智能體有助于簡化人們使用該工具的效率。例如，Co-Pilot 行車助理系統(tǒng)可幫助用戶了解某款應(yīng)用的所有功能，如何自動執(zhí)行這些功能，或者為用戶提出如何以最佳方式使用該工具的建議。

示例：利用智能體蜂群和 OODA 循環(huán)策略優(yōu)化數(shù)據(jù)中心性能。

數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析可由用于提取和理解數(shù)據(jù)的多智能體系統(tǒng)執(zhí)行。可以將數(shù)據(jù)分析視為一種“提取并執(zhí)行”策略，其中一組智能體共同協(xié)作，從短期或長期記憶甚至 PDF 中收集數(shù)據(jù)，然后另一組執(zhí)行智能體通過調(diào)用 API 來觸發(fā)數(shù)據(jù)分析工具。

示例：“今年公司有多少個季度產(chǎn)生了正向現(xiàn)金流？”

客戶服務(wù)

AI 智能體可提供全天候支持，同時理解文本和語音形式的自然語言查詢，通過代表客戶采取行動來解決復(fù)雜問題。

示例：呼叫中心接線員或聊天機(jī)器人可以自動執(zhí)行工作流任務(wù)，例如連接 CRM 等內(nèi)部系統(tǒng)，檢查看客戶請求是否符合退款條件，或者輸入啟動退貨所需的數(shù)據(jù)。

協(xié)助軟件開發(fā)

AI 智能體可以充當(dāng)軟件開發(fā)者的編碼助手，幫助提供編碼建議，指出錯誤并提供一鍵修復(fù)，提供拉取請求匯總并生成代碼。

示例：當(dāng)今最熱門的 AI 智能體之一 GitHub Copilot 可以作為開發(fā)者的助手，生成代碼，提出編碼建議，管理文檔并修復(fù)錯誤。

供應(yīng)鏈管理

多智能體系統(tǒng)（或智能體“蜂群”）可以通過實時分析數(shù)據(jù)、根據(jù)需求監(jiān)控和調(diào)整庫存水平來幫助優(yōu)化供應(yīng)鏈，甚至可通過密切關(guān)注市場波動情況來幫助采購原材料。

示例：分層式智能體系統(tǒng)可以由多層智能體組成，它們負(fù)責(zé)供應(yīng)鏈的不同方面，并向根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策的編排智能體上報相關(guān)情況。

8如何開始使用 AI 智能體？

NVIDIA 提供了各種工具和軟件，可幫助輕松開發(fā)并大規(guī)模部署代理式 AI。

NVIDIA Blueprint為開發(fā)者構(gòu)建使用一個或多個 AI 智能體的 AI 應(yīng)用提供了切入點。它們包含使用 NVIDIA AI 和 NVIDIA Omniverse 庫、SDK 和微服務(wù)構(gòu)建的示例應(yīng)用，為自定義 AI 解決方案奠定了基礎(chǔ)。每個 Blueprint 都包含用于構(gòu)建工作流的參考代碼、工具、部署和定制文檔，以及概述了 API 定義和微服務(wù)互操作性的參考架構(gòu)。