一文带你读懂什么是智能体,和大语言模型有什么关系

想要获得最大程度的云原生收益?

您应即刻采取行动,以云原生方式构建新的应用或是改造旧有应用。 传统的"刀耕火种"式开发工具和云原生格格不入,您需要云原生数字化创新平台。云原生平台貌似很多,但聚焦于开发的很少,而这是云原生之旅极为重要的起点

如果您刚刚开始探索云原生世界,这些工具将让您快速获得不同的云原生能力; 如果您已经踏上云原生之旅,相信这些可插拔的工具定会让您的云原生体系如虎添翼

云原生集成开发环境——TitanIDE

云端AI模型开发环境——智算IDE

前端低代码利器——PagePlug

MCP开发平台——MCP Factory

服务网格工具——SolarMesh

云原生API测试平台——KeplerAPI

NebulaAI,企业级AI应用开发平台,无论用户是否有编程技术基础,都可以在NebulaAI上快速搭建各类AI Apps。NebulaAI,通过 “自然语言交互 + 自动化流程” 重塑企业AI应用开发范式

AI模型开发IDE

开发测试云

一体化DevOps平台

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企业低代码平台

微服务平台

API编排引擎

银行敏稳双态支撑

工业互联网平台基座

汽车行业云原生解决方案

物联网应用生命周期管理

智慧城市PaaS平台

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近年来,AI 这一热门词汇频繁出现在我们的工作和生活中,相信大家对 ChatGPT、文心一言、通义千问等这些大语言模型都已有所耳闻,甚至亲自体验过。而最近,一股新的AI风潮正在兴起——那就是“AI智能体”。或许有些人对这个概念还感到陌生,接下来,就让我们一起深入了解 AI 智能体,并探讨它与大语言模型之间的紧密联系。

1、什么是 AI 智能体 ?

先从 AI 智能体英文名称(AI Agent)开始说起。

什么是 Agent 呢?—— Agent 是代理的意思。

代理又是什么呢?

讲个大多数人都熟悉的就是房产代理,即便你没买过房子,肯定住过房子,说起房子所有人都不陌生。比如说你想买套房,当然可以选择万事亲力亲为,但那太难了,找房源、对比、下定、付款、办证、交税等一系列好多事情都要做。

这时,你可以选择把这些活都交给代理来做,告诉他你的需求,比如多大面积、预算以及其他条件,代理就开始帮你收集房源,和你沟通确认后,办证、交税等辛苦活都可以替你完成。相对于亲力亲为,交给房产代理可就轻松多了。

言归正传,AI 智能体,即人工智能体(Artificial Intelligence Agnet),是具有自主性、学习能力和推理能力的计算机程序,是一种能够通过感知环境信息、进行决策和执行动作的智能实体。可以依靠 AI 赋予的能力完成特定任务,并在此过程中不断对自我进行完善和改进。具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。

它可以像房产代理一样,你把需求告诉它,就能通过自主思考、进行决策和执行动作帮你完成。可以是简单的,比如一个自动回复邮件的软件;也可以是复杂的,如自动驾驶汽车中的决策系统,或者是能够在复杂环境中进行战略决策的高级智能系统。

对比前面提到的房产代理,AI 智能体通常具备以下几个特点:

AI 智能体的工作与房产代理的工作流程非常类似,只不过会更加智能化、自动化,进一步的把人从重复、无创新的工作中解脱出来。

如下图,AI 智能体主要由以下4个部分组成:

用一个简单的例子,再次说明 AI 智能体的工作流程。

出门前,我问AI智能体是否需要带雨伞,代理接收到这个问题后,把问题传输给大脑,大脑理解、分析、拆解问题,告诉代理需要收集目的地的信息,代理协调其他智能体(感知)收集信息回传给大脑,大脑结合这些信息进行决策,把需要带雨伞的结果告知代理,代理通知行动系统,行动系统取出雨伞递给我。

2、大语言模型和 AI 智能体(AI Agent)的区别 ?

像我们之前接触到的 Chat GPT、文心一言、通义千问、讯飞大模型等这些都是属于大语言模型。大语言模型(LLM)是一种人工智能(AI)算法,它使用深度学习技术和大量大型数据集来理解、总结、生成和预测新内容。

大语言模型与人类之间的交互是基于 prompt(提示词) 实现的,用户 prompt 是否清晰明确会影响大模型回答的效果,例如 ChatGPT 都需要明确任务才能得到有用的回答。

大语言模型和 AI 智能体的区别在于 AI 智能体可以独立思考并做出行动,具有更高的自主性和智能性。它不再仅仅依赖于预设的规则和算法,而是能够通过学习不断优化自己的行为,以适应不同的环境和任务。仅需给定一个目标,它会根据给定任务详细拆解出每一步的计划步骤,依靠来自外界的反馈和自主思考,自己给自己创建 prompt,来实现目标。

大语言模型也作为 AI 智能体的核心组件之一,为其提供了强大的自然语言处理能力和知识库。通过不断训练和优化,大语言模型能够生成更加准确和流畅的文本,为 AI 智能体提供更加丰富的信息和支持。这使得 AI 智能体在理解和回应用户指令时更加得心应手,能够更好地满足用户的需求和期望。

我们看见的 AI 智能体往往以问答机器人作为交互入口,通过自然语言触发全自动的工作流,中间没有人工介入。人只负责发送指令,并不参与对 AI 结果的反馈。

大语言模型LLM当前的一些缺点:

比如让 ChatGPT 买一杯咖啡,ChatGPT 给出的反馈一般类似 “无法购买咖啡,它只是一个文字 AI 助手”之类的回答。但你要告知基于 ChatGPT 的 AI 智能体工具让它买一杯咖啡,它会首先拆解如何才能为你购买一杯咖啡并拟定代用某 APP 下单以及支付等若干步骤,然后按照这些步骤调用 APP 选择外卖,再调用支付程序下单支付,过程无需人类去指定每一步操作。这就是 AI 智能体的用武之地,它可以利用外部工具来克服这些限制。

总而言之,AI 智能体就是结合大语言模型能去自动思考、规划、效验和执行的一个计算体,以完成特定的任务目标,如果把大语言模型比作大脑,那 AI 智能体可以理解为小脑 + 手脚。

3、怎么将 AI 智能体运用到工作中 ?

行云创新融合了大语言模型、RAG技术、工作流自动化、插件集成与知识库调用等多项不同领域技术,打造了一个高度个性化的企业级数智化智能体——NebulaAI。支持自主创建AI应用,构建私有知识库、自定义式插件、集成第三方业务系统,助力企业打造智能生态。智能体应用主要可用于以下多个行业业务场景:

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0.如何通过Coze平台创建一个AIAgent打造自己的「智能体」?一文搞懂最近越来越多的小伙伴开始使用AI智能体了,AI Agent除了本身是一个很好的商业模式之外,更重要的是拉低了普通人学习AI的门槛,所有人都可以快速上手AI智能体,使用AI智能体实现需求,覆盖人群的扩大,意味着红利的到来。 毕竟风口是可遇而不可求的,有机会一定要试一试,试错成本低,错过成本高。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa=73946858ftvkimg8igvcomu8663:846;5
1.智能体和大模型的区别是什么?6大维度深度解析而在 AI 的璀璨星空中,大模型与智能体犹如两颗最为明亮的星辰,占据着核心地位,引领着技术的发展潮流。但对于许多人来说,大模型和智能体之间的界限却并不十分清晰,甚至存在着将大模型简单等同于 “会行动的 AI” 这样的常见误区。因此,深入探究两者的区别不仅有助于我们更准确地理解这两项前沿技术,更能为我们在jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8ll{ayd1jwvkerf1mjvckrt1:9983=62>
2.AI大模型运维开发探索第五篇:GitOps智能体AI大模型运维开发探索第五篇:GitOps 智能体 1. Manus 的带来的思考 当前大家可能对 Manus 的通用智能的概念已经不陌生了。但大家有没有思考过,Manus 与其他智能体的差异到底在哪里?是 Manus 中的智能体的沙箱机制吗?是的。但又不全是。 Manus 披露他们使用 CodeAct 机制来使得智能体的执行更为高效,这确实是jvzquC41fg|fnxugt0gmk‚zp0eun1jwvkerf1:;89669
3.大模型应用系列:两万字解读MCPMCP 宛如一位万能翻译官与连接器,助力 AI 助手与各异系统间实现无缝、安全且高效的交互——恰似 AI 的贴心服务员,或是信息获取的全能遥控器,让智能协作触手可及。 2.MCP 的技术架构 模型上下文协议(MCP)是一种有状态、能保持上下文的框架,旨在促进人类与AI智能体之间开展智能且多步骤的交互。不同于传统API调用jvzquC41yy}/7:hvq0ipo8ftvkimg8=364=40qyon
4.AIAgent,为什么是AIGC最后的杀手锏?智能体新浪财经AI Agent是什么? 在计算机、人工智能专业技术领域,一般将agent译为“智能体”,其定义是在一定的环境中体现出自治性、反应性、社会性、预动性、思辨性(慎思性)、认知性等一种或多种智能特征的软件或硬件实体。[3] OpenAI将AI Agent定义为,以大语言模型为大脑驱动,具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力,jvzquC41hktbplj0uktb0lto0et0ls}y14635663/480fxh/ko€wroys85=3;980ujznn
5.ai模型demoai模型demo 目前AI 被笼统划分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超人工智能”三个类别。甚至在很多业内专家(比如洪小文)眼中,只有“强”、“弱”AI 的区别,因为“超人工智能”离我们实在还很远,难以捉摸。这样的笼统分类显然不利于大众对于各项 AI 技术进行认识和理解。因此,一些专家开始提出基于技术难度和 AIjvzquC41dnuh0>6evq4dqv4vqrod1jnoqzooimjoq0nuou
6.大模型(LLM)和智能体(Agent)有什么区别?智能体和大模型的区别动态适应:可以在运行过程中不断学习和适应新环境,特别是在实时反馈和强化学习场景中。 总结 大模型(LLM)和智能体(Agent)各有侧重,LLMs专注于语言理解和生成,而智能体则更广泛地应用于需要感知、决策和行动的任务中。两者在某些应用场景中有交集,例如智能客服系统既可以利用LLMs的语言处理能力,也可以作为智能体的一jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8JplqFF^4ctvodnn4fgvgjn|4366862A53