在人工智能飞速发展的今天，我们已经习惯了与各种AI模型互动。但你是否想过，如果AI不仅仅是生成文本或图片，还能像人类一样，根据目标自主思考、规划，并调用各种“工具”来与真实世界互动，那会是怎样一番景象？
这，就是我们今天要深入探讨的——生成式AI Agent！
什么是AI Agent？它为何如此强大？想象一下，人类在解决复杂问题时，常常会借助外部工具，如书籍、搜索引擎或计算机，来补充知识或执行操作。生成式AI模型也类似，它们可以被训练来使用工具，以获取实时信息或执行真实世界的动作。
AI Agent，本质上是一个超越独立生成式AI模型能力的应用程序。 它就像一个拥有“推理”、“逻辑”和“连接外部信息”能力的AI大脑。
用最核心的定义来说：一个生成式AI Agent是一种尝试通过观察世界并利用其可用的工具来采取行动以实现目标的应用程序。 它们是自主的，可以在没有人为干预的情况下独立行动，尤其是在提供了适当的目标或目的时。即使没有明确的指令， Agent也能推断下一步该做什么以实现其最终目标。
Agent的核心组成部分：AI的“认知架构”
要理解 Agent如何工作，我们需要了解驱动其行为、行动和决策的三个基本组成部分，它们共同构成了 Agent的“认知架构”：
1. 模型（The Model）
2. 工具（The Tools）
3. 编排层（The Orchestration Layer）
Agent与模型的区别为了更清晰地理解，我们可以对比一下Agent和模型：
Agent如何运作：像大厨一样思考和行动想象一位忙碌的厨房大厨。他们的目标是为顾客制作美味菜肴，这涉及规划、执行和调整的循环。
在这个过程中，大厨会根据需要进行调整，根据食材消耗或顾客反馈不断完善计划。
AI Agent也正是如此，它们通过迭代处理信息、做出明智决策并根据先前输出优化后续行动，从而实现最终目标。常见的推理框架包括：
深入了解AI Agent的“工具箱”目前，Google模型主要能与三种类型的工具互动：Extensions（扩展）、Functions（函数）和Data Stores（数据存储）。
1. Extensions（扩展）
2. Functions（函数）
3. Data Stores（数据存储）
通过定向学习提升模型性能为了让模型更好地选择和使用工具，有几种“定向学习”方法：
这些方法各有优劣，但通过在Agent框架中结合使用，可以发挥各自的优势，最大限度地减少劣势，从而提供更强大和适应性强的解决方案。
总结
生成式AI Agent通过利用工具扩展了语言模型的能力，使其能够访问实时信息、建议实际操作，并自主规划和执行复杂任务。Agent的核心是编排层，这是一个构建推理、规划、决策和指导行动的认知架构。ReAct、Chain-of-Thought和Tree-of-Thoughts等推理技术为编排层提供了框架，使其能够获取信息、进行内部推理并生成明智的决策或响应。
工具——如Extensions（扩展）、Functions（函数）和Data Stores（数据存储）——是Agent连接外部世界的关键，使它们能够与外部系统交互并访问其训练数据之外的知识。
AI Agent的未来充满令人兴奋的进步。随着工具变得更复杂，推理能力得到增强，Agent将有能力解决日益复杂的问题。此外，“Agent链”的战略方法将继续获得发展势头，通过结合专业Agent，我们可以创建“Agent专家混合体”方法，在各个行业和问题领域提供卓越的结果。
构建复杂的Agent架构需要迭代方法。实验和完善是找到特定业务场景和组织需求的解决方案的关键。通过利用这些基础组件的优势，我们可以创建有影响力的应用程序，扩展语言模型的能力并实现实际价值。
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