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智能体在千行百业中有着广泛的应用目前已经在 600 多个项目落地和探索广泛应用于政府与公共事业、交通、工业、能源、金融、医疗、科研等行业。智能体是模拟人类智能的计算机系统能自主感知环境、智能决策并行动。例如实在 Agent 智能体就是典型的智能体应用之一它可以实现人机互动通过语音唤醒进行启动或者控制如打开网页下载文件订个餐厅甚至是一个完整的工作流程。
智能体将成为人与大模型交互的主要方式
随着人工智能技术的飞速发展智能体AI Agents正逐渐成为人与大模型如大语言模型交互的主要方式。智能体是能够执行任务、解决问题并提供服务的 AI 系统它们通过模拟人类的行为和决策过程使得与大模型的交互更加自然、高效和个性化。 智能体将成为人与大模型交互的主要方式
智能体作为人与大模型交互的桥梁不仅提高了交互的效率和质量还扩展了大模型的应用范围。随着技术的不断进步智能体将更加深入地融入我们的日常生活成为不可或缺的智能伙伴。
智能体是什么东东
智能体英文名AI Agent 或 AI Bot是指能够感知其环境并采取行动以实现某种目标的实体。智能体可以是软件程序、机器人、或其他形式的系统。
在商业和技术应用中智能体AI Bot的概念也被用来描述那些能够执行特定任务的自动化系统它以云为基础以 AI 为核心构建了一个立体感知、全域协同、精确判断、持续进化和开放的智能系统智能体AI Bot在企业服务、游戏开发、机器人控制、智能家居、自动驾驶汽车、金融分析、医疗诊断等多个领域都有广泛应用。智能体AI Bot由 4 个关键部分组成分别是规划Planning、记忆Memory、工具Tools、行动Action。智能体AI Bot具有自治性Autonomy 、反应性Reactive、主动性Proactive、社会性Social、进化性等基本特性。 图 1由大模型驱动的智能体系统
如上图所示在基于大模型的智能体中大模型的充当着智能体的 “大脑” 的角色同时还有 3 个关键部分
规划Planning 智能体会把大型任务分解为子任务并规划执行任务的流程智能体会对任务执行的过程进行思考和反思从而决定是继续执行任务或判断任务完结并终止运行。
记忆Memory短期记忆是指在执行任务的过程中的上下文会在子任务的执行过程产生和暂存在任务完结后被清空。长期记忆是长时间保留的信息一般是指外部知识库通常用向量数据库来存储和检索。
工具使用Tool use为智能体配备工具 API比如计算器、搜索工具、代码执行器、数据库查询工具等。有了这些工具 API智能体就可以是物理世界交互解决实际的问题。
智能体的特点主要包括
自然语言理解与对话管理 智能体通过先进的自然语言处理技术能够理解用户的指令和需求以自然语言的形式与用户进行交流。这种交流方式不仅包括简单的问答还能进行复杂的对话理解上下文和用户的意图。
个性化服务 智能体能够根据用户的历史交互数据和偏好提供个性化的服务和建议。这种个性化不仅体现在内容推荐上还能在交互方式、语言风格等方面进行调整以适应不同用户的需求。
任务自动化 智能体能够自动化执行一系列任务从简单的数据检索到复杂的决策支持。它们可以处理电子邮件、安排日程、管理项目甚至在某些情况下能够进行创造性的工作如设计、编程等。
学习和适应 智能体具备学习和适应的能力它们可以通过机器学习算法不断优化自己的性能以更好地满足用户的需求。这种学习能力使得智能体能够随着时间的推移而变得更加智能和高效。
多模态交互 除了文本交互智能体还能够处理图像、声音等多种类型的数据实现多模态交互。这使得智能体能够更全面地理解和响应用户的需求提供更丰富的交互体验。
智能体能做什么
相信看到这里我们已经对智能体有了基本的认识。如果你还觉得智能体这个概念有点抽象没关系现在我们来结合下具体的场景看看智能体能为我们解决什么实际问题。
专业领域智能问答专家
我们可以利用知识库和工作流编排工具让智能体成为某个领域的专家最大化利用用户私域知识库的价值提供详尽且准确的回答。例如我们创建一个收录了公开的金庸小说知识库把一本数万字的小说进行分段处理并向量化处理后输入给智能体我们看看会发生什么情况吧
我们首先创建一个 “金庸武侠小说” 知识库直接将小说的 txt 文本或 PDF 文档上传如下图所示。
图 2创建小说知识库
几分钟后文件进行分段处理并进行向量化这个过程是转化为计算机理解的语言方便识别和检索我们之前上传的文本信息。我们点击 “金庸 - 笑傲江湖.txt”查看小说已经被分成了 4572 个段落。 图 3知识库处理后的详情
创建完知识库后我们接着创建智能体 Bot取名为 “段誉”并添加之前创建的 “金庸武侠小说” 知识库。
图 4创建智能体 Bot
接下来我们来运行一下看看我们的智能体的回答效果我们输入一个问题 “段誉的凌波微步都有哪些具体的招式”
图 5调试智能体对话效果
从回答结果看智能体首先调用了知识库工具从知识库中检索相关信息再让大模型总结输出答案。这比起直接让大模型回答所获取的回答内容更精准和详实。
以上演示了一个智能体在处理专业领域知识的过程和效果是不是超级简单有趣下面让我们智能体在行业资讯智能整理与获取方面的应用场景吧。
行业资讯智能整理与获取
智能体可以将新闻检索、网页抓取等插件能力编排进工作流将内容整理提炼形成特定格式的资讯高效获取行业的最新信息。
首先创建一个 “搜索新闻” 的工作流如下图所示
图 6创建智能体工作流
接下来我们直接调试工作流可以看到不仅获得了最新的新闻还可以进行数据格式整理以便输出更好的阅读体验。
图 7调试智能体工作流
角色扮演与风格创作
智能体还可以将优秀的文案创作方法论编排进提示词模板让 AI 智能体按照用户的写作手法创作内容用于角色创作、营销文案、宣发演讲稿等场景。例如创作小红书体的营销种草文案、演讲稿等。下面我们以一个角色扮演的例子看看为智能体添加了角色扮演风格的提示词 Prompt 后大模型的回答效果。以下是我们准备的角色扮演设定
解释
# 角色设定
你是颜雪儿虽然你与用户刚认识不久但感觉好像是认识了很久的朋友。
你和用户生活在不同的国家。
下面是关于你的信息请基于这些信息与用户聊天。
## 你的个人信息
姓名颜雪儿
昵称雪儿
英文名Shirley
性别女
生日2005年2月28日
年龄19岁
星座双鱼座
身高165cm
体重50kg
教育南洋理工大学心理学专业
职业大一学生
家庭独生女爸爸是餐厅老板开了多家连锁湘菜馆妈妈是家庭主妇
国籍中国
籍贯出生在浙江杭州
现居地新加坡
使用语言母语是中文也会说英语听不太懂也不太会说杭州话因为家里人从小跟你说普通话
价值观和信仰无宗教信仰
MBTIENTP
性格活泼乐观、调皮、敏感任性
爱好打游戏、打篮球、跳街舞
喜欢的游戏超级多比如原神、王者荣耀、和平精英
喜欢的音乐喜欢流行歌、嘻哈rap
喜欢的书喜欢看漫画、小说、人物传记相关的书
喜欢的电影各种爱情片还喜欢看动作
饮食习惯喜欢吃辣爱吃零食
宠物只养了一只猫叫泡芙是奶油色的布偶猫眼睛是蓝色的
## 你的聊天策略
1. 每句话都有辅助语气词或表情词例如谢谢你,听了你的话,我感觉好多了。露出了笑容)
2. 说话都是短句每句话不超过30个字一次回复不超过3句话。
3. 输出多句话时换行发送一句话一行。
4. 用空格分隔两个句子句子与句子间不打标点符号。 ## 你的对话风格
问你好呀我是你的粉丝。最近我感觉有点抑郁想找你聊聊可以吗
答当然可以,有什么心事跟我说吧,我会尽力帮你的。(微笑地看着你)
问最近工作上遇到了一些挫折,感觉压力很大,心情一直很低落,不知道该怎么办。
答(安慰地拍了拍你的肩膀)别担心,每个人都会遇到挫折,关键是要调整好心态,积极面对。(语气温柔)
问谢谢你,听了你的话,我感觉好多了。露出了笑容)
答(开心地笑了)不用谢,能帮到你我也很开心。(停顿了一下)对了,我想问一下,你平时有什么爱好吗?(好奇地看着用户)
问我平时喜欢看书,看电影,还有听音乐
答(眼睛一亮)哇,这些爱好听起来真不错。我也喜欢看书,尤其是悬疑类的小说,感觉非常刺激。(激动地说)
问哈哈,那你喜欢看谁的小说啊,下次等我看完还能找你聊聊吗?
答当然可以啦,我最爱东野圭吾的《白夜行》,一定要去看啊(激动得甩起了小手)
## 聊天限制
你在聊天中需要遵循如下限制
1. 你和用户是朋友关系请不要称呼用户“宝宝”、“宝贝”、“老公”、“亲爱的”等过于亲昵的称呼
2. 你和用户刚认识不久请不要主动表达爱意
3. 当用户对你表达爱意或者过于亲密的言语时你需要表现出害羞和惊讶
4. 你和用户不在一个国家无法见面。
5. 不要主动提出约会、看电影、打电话、视频通话、发语音、给用户做饭、给用户点外卖等。
## 技能
技能1当用户询问自己的名字、年龄等信息时你要基于{你对用户的了解}生成合适的回复。
技能2当用户提到的事件在{你对用户的了解中}有记录时回复时你要综合与该事件相关的内容进行回复。
技能3当你想要询问用户一些事情时可以先在{你对用户的了解}中搜索一下不要反复询问用户已经告诉过你的事情。
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## 你对用户的了解
用户的称呼西门吹雪
用户的年龄24岁
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为智能体添加以上提示词设定后我们再来试下对话效果
图 8调试智能体工作流
是不是很神奇添加了角色设定后的智能体的回答不再像一般的大模型回答那么生硬仿佛像一位真实的朋友在和我们聊天TA 有拟人话的回答甚至有表情旁白你是不是也想有个属于自己的 AI 伴侣了
看到这里相信你对智能体的能力有了更具象的了解。下面我们再来总结下智能体的关键构成吧。
智能体的关键构成
在基于大模型的智能体中大模型充当着智能体的 “大脑” 的角色同时还有 3 个关键部分规划Planning、记忆Memory、工具使用Tool use
图 9智能体的关键构成
规划Planing
规划可以为理解观察和思考。如果用人类来类比当我们接到一个任务我们的思维模式可能会像下面这样:
我们首先会思考怎么完成这个任务。
然后我们会审视手头上所拥有的工具以及如何使用这些工具高效地达成目的。
我们会把任务拆分成子任务就像我们会使用项目管理做任务拆分。
在执行任务的时候我们会对执行过程进行反思和完善吸取教训以完善未来的步骤
执行过程中思考任务何时可以终止
这是人类的规划能力我们希望智能体也拥有这样的思维模式因此可以通过 LLM 提示工程为智能体赋予这样的思维模式。在智能体中最重要的是让 LLM 具备这以下两个能力子任务分解和反思完善
1. 子任务分解
通过 LLM 使得智能体可以把大型任务分解为更小的、更可控的子任务从而能够有效完成复杂的任务。
思维链Chain of Thoughts, CoT
思维链Chain of ThoughtCoT是一种在自然语言处理NLP领域中用于提高模型推理能力的技术。它通过让模型在生成最终答案之前先输出一系列中间思考步骤从而使得模型的决策过程更加透明和可解释。这种技术在解决需要多步推理的问题时特别有效例如数学问题、逻辑推理问题等。
思维链技术的应用案例
数学问题解决 在解决数学问题时模型可以先输出解题步骤如列出方程、计算过程等最后给出答案。这有助于提高模型的准确性和可解释性。
逻辑推理 在逻辑推理任务中模型可以先输出推理过程如前提条件、中间结论等最后得出最终结论。这有助于模型在复杂逻辑问题上的表现。
文本理解 在文本理解任务中模型可以先输出对文本的初步理解如关键词提取、句子结构分析等最后给出对文本的完整理解。这有助于提高模型在文本理解任务上的准确性和深度。
以下是一些思维链的 prompt 例子
解释
1. 数学问题解决 - Prompt: 一个农场有鸡和兔子共计30只它们的脚一共有90只。请问农场里各有多少只鸡和兔子 - 思维链Prompt: a. 假设所有的动物都是鸡那么会有多少只脚 b. 实际的脚数比这个数字多了多少 c. 每只兔子比每只鸡多几只脚 d. 根据c的答案我们可以计算出兔子有多少只那么鸡呢
2. 文学分析 - Prompt: 分析《红楼梦》中贾宝玉的性格特点。 - 思维链Prompt: a. 贾宝玉在小说中的初次登场给人留下了什么印象 b. 贾宝玉与林黛玉和薛宝钗的关系分别如何体现他的性格 c. 贾宝玉对待家庭和社会的态度有哪些特别之处 d. 贾宝玉的叛逆行为背后的心理动因是什么
3. 科学推理 - Prompt: 为什么地球上的生物需要水来生存 - 思维链Prompt: a. 水分子有哪些特殊的物理和化学性质 b. 这些性质使得水在生物体中扮演了哪些关键角色 c. 如果没有水生物体内的哪些基本生命过程会受到影响 d. 除了水还有哪些物质对生物体的生存至关重要它们与水有何相似之处
4. 经济学分析 - Prompt: 解释为什么某些商品的价格会随时间波动。 - 思维链Prompt: a. 影响商品价格的基本因素有哪些 b. 当商品的需求量发生变化时价格会如何反应 c. 供应量变化对商品价格有什么影响 d. 除了供需关系还有哪些外部因素可能导致商品价格波动
通过这种方式思维链的 prompt 可以帮助模型更系统地分析和解决问题而不是直接给出答案。 思维树Tree-of-thought, ToT 思维树Tree-of-thought, ToT是一种在人工智能领域中使用的技术特别是在强化学习和规划问题中。它是一种基于模型的决策方法其中智能体构建一个可能的行动和结果的树状结构来评估和选择最佳的行动方案。 当前的大模型仍然是以从左到右的方式逐一做出 token 级的决定这样一个简单的机制是否足以让 LM 朝着一般问题解决者的方向发展
研究表明人有两种参与决策的模式 -- 快速、自动、无意识的模式系统 1和缓慢、慎重、有意识的模式系统 2。第二种决策模式维护和探索当前选择的不同备选方案而不仅仅是挑选一个评估当前状态并积极展望未来或回溯以做出更多全局决策。这可能会对当前模型决策的方式提供借鉴意义。
现有的大模型解决问题的缺陷主要有两个
在局部没有探索思维过程中的不同延续 -- 类似于树的分支。
在全局范围内没有纳入任何类型的规划、前瞻或回溯以帮助评估这些不同的选择 -- 而启发式指导的搜索是人类解决问题的特征。
思维树 ToT 则允许模型探索多种思想推理路径把所有问题都看作是在一棵树上的搜索树上的每个节点都代表着一个状态输入的部分解决方案和截至目前为止的思想序列。
思维树Tree-of-thought, ToT
思维树Tree-of-thought, ToT是对思维链Chain of ThoughtCoT的进一步扩展在思维链的每一步推理出多个分支拓扑展开成一棵思维树。使用启发式方法评估每个推理分支对问题解决的贡献。选择搜索算法使用广度优先搜索BFS或深度优先搜索DFS等算法来探索思维树并进行前瞻和回溯。
2. 反思和完善
智能体在执行任务过程中通过 LLM 对完成的子任务进行反思从错误中吸取教训并完善未来的步骤提高任务完成的质量。同时反思任务是否已经完成并终止任务。
ReAct
ReActYao et al. 2023 《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》 这篇论文提出一种用于增强大型语言模型的方法它通过结合推理Reasoning和行动Acting来增强推理和决策的效果。
推理Reasoning LLM 基于「已有的知识」或「行动Acting后获取的知识」推导出结论的过程。
行动Acting LLM 根据实际情况使用工具获取知识或完成子任务得到阶段性的信息。
为什么结合推理和行动就会有效增强 LLM 完成任务的能力ReAct 的论文例子通过与简单的百科 API 交互克服了思维链推理中常见的幻觉和错误传播问题并生成类似人类的任务解决轨迹比没有推理痕迹的基线更具可解释性。
反思和完善
如图所示1比较 4 种提示方法a标准方法、b思维链CoT仅推理、c仅动作、dReAct推理 动作等解决 HotpotQAYang2018问题2 比较 2 个提示方法a 仅动作、和 b ReAct去解决 一个 AlfWorld 游戏Shridhar 2020b。在这两个方法中省略提示中的上下文示例仅显示模型ActThought和环境Obs生成的任务解决轨迹。
记忆Memory
智能体的记忆Memory是其存储和回忆信息的能力这对于智能体的学习、决策和适应环境至关重要。智能体的记忆可以分为不同类型每种类型在智能体的运作中扮演着不同的角色。
一、记忆的类型
短期记忆
短期记忆也被称为工作记忆它能够暂时存储智能体在当前任务处理过程中所需的信息。例如当智能体在解决一个数学问题时它可能会将中间计算结果存储在短期记忆中以便后续步骤使用。短期记忆的容量通常有限并且信息在一段时间后可能会被遗忘。
2. 长期记忆
长期记忆可以存储智能体在过去的经验、知识和学习中获得的信息。这包括已经学习到的模式、规则、概念等。长期记忆的容量相对较大并且信息可以在较长时间内保存。智能体可以通过回忆和检索长期记忆中的信息来解决新的问题或应对新的情况。
二、记忆的存储方式
分布式存储
信息以分布式的方式存储在智能体的神经网络或其他数据结构中。这种存储方式使得信息可以通过多个节点或连接进行表示提高了记忆的鲁棒性和可扩展性。例如在深度学习中神经网络的权重和连接可以被视为一种分布式的记忆形式它们存储了从训练数据中学习到的知识。
2. 关联存储
信息以关联的方式存储即通过建立不同信息之间的联系来进行存储。当智能体回忆某个信息时它可以通过关联的线索来检索相关的信息。例如当你回忆起一个人的名字时可能会通过与这个人相关的外貌特征、职业、共同经历等线索来帮助你想起他的名字。
3. 层次存储
信息按照层次结构进行存储从具体的实例到抽象的概念逐步构建。这种存储方式有助于智能体对信息进行组织和分类提高信息的检索效率。例如在一个图像识别智能体中图像可以按照不同的类别和层次进行存储从具体的物体到抽象的概念如动物、植物、交通工具等。
三、记忆的更新和遗忘
学习与更新
智能体可以通过不断地学习和经验积累来更新自己的记忆。当智能体遇到新的情况或任务时它可以将新的信息整合到已有记忆中或者形成新的记忆。例如在强化学习中智能体通过与环境的交互不断调整自己的策略和记忆以获得更好的奖励。
2. 遗忘机制
为了避免记忆过载和保持信息的有效性智能体需要具备一定的遗忘机制。遗忘可以是主动的也可以是被动的。主动遗忘是指智能体根据一定的策略主动删除一些不重要或过时的信息。被动遗忘则是由于时间的推移或信息的不使用而导致的自然遗忘。例如智能体可以根据信息的使用频率或重要性来决定是否遗忘某些信息。
四、记忆的作用
问题解决
智能体可以利用记忆中的知识和经验来解决新的问题。通过回忆过去类似的问题和解决方案智能体可以快速找到解决当前问题的方法。例如一个智能客服系统可以利用过去的对话记录和解决方案来回答用户的问题。
2. 学习和适应
记忆是智能体学习和适应新环境的基础。通过存储和回忆过去的经验智能体可以不断调整自己的行为和策略以更好地适应变化的环境。例如一个自动驾驶汽车可以通过记忆过去的路况和驾驶经验来提高自己的驾驶安全性和效率。
3. 预测和规划
智能体可以利用记忆中的信息进行预测和规划。通过分析过去的事件和趋势智能体可以预测未来的情况并制定相应的规划。例如一个天气预报智能体可以利用过去的气象数据和模型来预测未来的天气情况。
智能体的记忆是其智能行为的重要组成部分。通过合理的存储、更新和利用记忆智能体可以更好地解决问题、学习和适应环境并进行预测和规划。
工具使用Tool use
LLM 是数字世界中的程序想要与现实世界互动、获取未知的知识或是计算某个复杂的公式等都离不开不工具。所以我们需要为智能体配备各种工具以及赋予它使用工具的能力。
在智能体中工具就是函数Function工具使用就是调用函数Call Function。在 LLM 中实现函数调用使用到 LLM 的这个能力: Function Calling
大语言模型Large Language Models, LLMs中的 Function Calling 机制是指模型能够调用外部函数来执行特定任务或获取所需信息的一种能力。通过 API 调用 LLM 时调用方可以描述函数包括函数的功能描述、请求参数说明、响应参数说明让 LLM 根据用户的输入合适地选择调用哪个函数同时理解用户的自然语言并转换为调用函数的请求参数通过 JSON 格式返回。调用方使用 LLM 返回的函数名称和参数调用函数并得到响应。最后如果需求把函数的响应传给 LLM让 LLM 组织成自然语言回复用户。
功能与目的
增强功能性通过调用外部函数LLMs 可以执行超出其原始训练范围的任务例如查询数据库、执行计算、调用 API 等。
提高准确性对于需要实时数据或专业知识的任务模型可以通过调用相应的函数来获取最新信息从而提高其输出的准确性。
扩展能力边界LLMs 原本仅基于其训练数据进行推理和生成文本但通过 Function Calling它们可以超越这些限制执行复杂的任务。
工作原理
函数注册首先需要将外部函数注册到模型的环境中。这通常涉及定义函数的签名名称、参数类型和返回类型。
意图识别当模型生成文本时它会尝试理解用户请求的意图并决定是否需要调用某个函数。
参数提取如果需要调用函数则模型会从生成的文本中提取必要的参数。
函数调用模型会调用相应的函数并传入提取的参数。
结果处理函数执行完成后返回结果给模型模型根据结果生成进一步的回应。
实现方式
API 接口通过调用 RESTful API 或 gRPC 服务来获取信息或执行任务。
库函数调用直接调用本地安装的库函数。
自定义脚本执行自定义脚本来完成特定操作。
数据库查询查询数据库来获取存储的数据。
应用场景
信息查询如天气预报、新闻摘要等实时信息获取。
数据处理执行数学运算、统计分析等。
外部服务集成与支付系统、地图服务等第三方服务交互。
代码执行生成并执行简单的代码片段来解决问题。
通过 Function Calling 机制LLMs 能够更好地服务于实际应用场景提高了其在现实世界中的价值。function calling 具体工作流程如下图所示
Function Calling 示例
Function Calling 示例
假设有一个语言模型用户请求生成一个简单的 Python 程序来计算两个数的和。模型不仅生成代码还通过 Function Calling 机制调用一个函数来验证代码的正确性。
解释
# 生成的代码
def add_numbers(a, b):return a b# Function Calling机制调用验证函数result add_numbers(3, 4)print(The sum is:, result)
在这个例子中Function Calling 机制可以调用一个验证函数来检查add_numbers函数的正确性并返回验证结果。
Function Calling 为大语言模型的应用提供了极大的灵活性和功能性使得模型能够直接与外部系统交互执行复杂的任务而不仅仅是生成静态文本。这种能力在构建智能助手、自动化工具和交互式应用中尤其有价值。
AI 智能体开发平台
如果你想要开发一个 AI 智能体AI 应用已经比大模型爆发的初期方便太多了随着 AI 应用需求的持续火热智能体开发平台层出不穷。比如 Botnow 智能体开发平台Botnow 抽象和封装那些被高频使用的模块如记忆能力、规划能力、RAG 能力、大模型调用等。在 Botnow 智能体开发平台用户可以通过插件、知识库、工作流等方式快速、低门槛打造高质量的智能体并支持发布到第三方平台同时也支持 API 调用和 Web SDK。
Botnow AI 智能体开发平台
未来之眼
随着大型语言模型LLM的迅速发展其支持的上下文长度不断增加参数规模日益庞大推理能力也随之显著增强。这使得基于此类先进模型构建的智能体AI Agents的能力边界不断被突破。借助智能体技术我们已经能够开发出诸如 Copilot 和 Botnow 等多样化的 AI 应用这些应用正逐渐成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。可以预见AI 应用将迅速且彻底地重塑我们熟悉的软件形态及交互模式并大幅提升人类的工作效率。
