本文是关于 AI 智能体的工作原理，我用了一个很形象的比喻——把 AI 智能体比作一个五层蛋糕，每一层都有特定的功能，信息在这些层之间流动，就像一个组织良好的协作团队一样。
下文我们详细剖析之。
想象一下，AI 智能体就像一个五层蛋糕，每一层都有特定的工作。信息在这几层之间上下流动，就像在繁忙的办公楼里传递消息一样。
这是你和 AI 智能体相遇的地方，就像酒店的前台。当你在手机上打开腾讯元宝应用，或者对玄姐说话时，你就是在和这一层互动。
现实例子：当你问“有什么好的早餐食谱吗？”时，你可以在这个聊天框中输入文字，上传你手头的食材图片，甚至直接说出问题。界面层会捕捉到你的请求，并将其传递到系统更深层。
界面层包括三个主要部分：
这一层的工作就像餐厅经理，他接收你的点餐请求，并决定让哪些厨师来处理你点餐的不同部分。
现实例子：当你问“帮我规划一个为期两周的泰国之旅，并创建一个预算电子表格”时，协调层会把这个任务分解成更小的部分：
这一层包含三个重要的组成部分：
这就是“思考”发生的地方，就像 AI 智能体的大脑。它类似于公司中处理专业工作的不同部门。
现实例子：当你对 AI 智能体说“当我靠近杂货店时，提醒我买牛奶”时，会发生几个思考过程：
这一层包含四个关键组成部分：
这一层将 AI 智能体连接到外部的有用工具和信息源--就像一个充满专业设备的工作坊。
现实例子：当你问 Siri“今天的天气怎么样，我需要带伞吗？”时，Siri 需要：
这一层包括五个主要工具：
在所有这一切的底部是基础--巨大的 AI 大模型，它们理解语言并生成回应。这就像建筑的基础，支撑着上面的一切。
现实例子：当你问“给一个 10 岁的孩子解释量子计算”时，基础模型会理解：
这些基础模型包括：
让我们通过一个完整的例子来看看所有这些层是如何协同工作的：
你的请求：“为我女儿下周六下午 2 点在水上公园举行的 10 岁生日派对创建一个生日邀请函。包括一个卡通美人鱼的图片。”
信息在两个方向流动：
当你问亚马逊的 Alexa“再订购一些狗粮，和上次一样的”时，会发生以下情况：
当你问“帮我规划一个周末去芝加哥的旅行，预算 500 美元”时，流程如下：
a.记忆系统回忆典型的旅行成本。
b.规划模块创建一个 3 天的行程。
c.推理引擎在不同费用之间平衡预算。
d.工具选择选择旅行搜索工具。
当程序员问 GitHub Copilot“编写一个按购买日期对客户对象列表进行排序的函数”时，系统会：
a.记忆系统回忆排序的编程模式。
b.规划模块结构化方法。
c.推理引擎确定按日期排序的逻辑步骤。
d.工具选择选择代码生成能力。
这种分层架构也有助于解释为什么 AI 智能体有时会犯错：
当你问“我所在城市的当前温度是多少？”时，得到的是一个通用回答而不是实际的天气数据，可能是因为：
随着技术的进步，AI 智能体在以下几个方面变得更好：
了解 AI 智能体的工作原理在几个实际方面都很有帮助：
AI 智能体并不是神奇的黑匣子--它们是精心设计的系统，各层协同工作。每一层都贡献了重要的东西，从理解你的请求到生成有帮助的回应。
随着这些系统继续演变，它们将成为我们日常生活中更强大的合作伙伴。但它们在我们了解它们的优势、局限性以及如何与它们有效沟通时，总是能发挥最好的作用。
下次你和 AI 智能体聊天时，记得信息在这些层之间复杂地流动--这一切都是为了帮助你回答关于明天天气的简单问题，或者帮你写一封你一直拖延的邮件。