【愚公系列】《AI Agent技术、应用与商业》001-AI Agent的概念、特征与定义

🚀前言

在当今科技迅猛发展的时代，人工智能（AI）已经渗透到我们日常生活的方方面面。从智能家居到自动驾驶汽车，AI技术的应用无处不在。而在这一广泛的应用背后，有一个关键的概念——AI Agent，它为这些智能系统的高效运作提供了基础支持。那么，究竟什么是AI Agent？它具备哪些独特的特征？又该如何准确定义这一概念呢？在本文中，我们将深入探讨AI Agent的基本概念、核心特征以及其在实际应用中的重要性。希望通过这篇文章，能够帮助您更好地理解和把握这一前沿科技领域的关键要素。

🚀一、AI Agent的概念、特征与定义

基于 LLM 的 AI Agent 是人工智能领域的新兴概念，它代表着智能系统的新阶段，并引发了人机交互的革命性变革。AI Agent 作为能够自主感知、思考、决策和行动的智能实体，正在成为现实世界与数字世界之间的桥梁。理解 AI Agent 的概念和特征有助于我们深入探讨其技术原理、应用场景和商业价值。

本文将对 AI Agent 的基本概念与特征进行详细分析，回顾其发展历程，并通过功能结构、应用等维度展示其多样性，帮助读者建立初步的认知框架。

🔎1.AI Agent 的概念

🦋1.1 早期的 Agent 概念

从字面上看，AI Agent由AI（人工智能）与Agent（代理人）两个词构成。

• AI：人工智能这一概念由马文·明斯基（Marvin Minsky）与约翰·麦卡锡（John McCarthy）等科学家在1956年通过达特茅斯会议正式提出。
• Agent：这一术语源自拉丁语的"Agere"，最早意味着“做、执行”，并于15世纪逐渐演变为“代理人”或“代表”。在1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）首次将Agent引入人工智能领域，且受到广泛响应。马文·明斯基在1951年提出了关于思维如何产生和形成的理论，并设计了世界上第一个神经网络模拟器——Snare，该设备由40个Agent和一个奖励系统构成，旨在学习如何穿越迷宫。
• The Society of Mind：1985年，马文·明斯基出版了《心智社会》一书，提出“智能不是任何单独机制的产物，而是由许多独立、具能力的Agent之间的互动构成”。他认为人类大脑也可以看作由多个半自主但不完全智能的Agent构成。
• Agent 的定义：斯图亚特·罗素（Stuart Russell）与彼得·诺维格（Peter Norvig）在1995年出版的《人工智能：现代方法》中，给出了经典的Agent定义：Agent是能够通过传感器感知环境并通过执行器作用于环境、在环境中自主行动以实现设计目标的实体。它具有自主性、反应性、社会能力和主动性等基本属性。

早期的 Agent，通常称为“智能代理”（Intelligent Agent），多用于描述计算机系统中具备某些智能行为的组件或程序。

🦋1.2 当代的 Agent 概念

在早期，Agent 的功能和体验受到当时AI技术的限制。简单来说，Agent 的“大脑”不够聪明。然而，随着LLM（大型语言模型）技术的突破，AI Agent的发展迎来了质的飞跃，具备了更强大的功能和体验。

• 现代 AI Agent 的特征：如今，基于 LLM 的 AI Agent 正成为当代技术的代表，它融合了 LLM（如 GPT 系列）所具备的生成、推理、逻辑分析和记忆能力，能够更好地感知环境、做出决策并执行复杂任务。这使得它不仅仅能响应简单指令，还能进行自主思考、任务规划和逐步执行任务。
• 自主 Agent 与传统 Agent 的区别：传统的智能代理需要依赖人类为每一个步骤指令，而基于 LLM 的 AI Agent 具备独立决策能力。例如，当要求 AI Agent 下单一份外卖时，AI Agent 会直接调用外卖应用，选择餐品并完成支付，而无需人类介入每一个操作步骤。
• 国内与国外的命名差异：在国际上，基于 LLM 的 AI Agent 被称为 自主 Agent，以体现其具有自主思考和决策的能力。在中国，常称之为AI Agent、AI 智能体或人工智能体。
• LLM 和 AI Agent 的结合：当前，LLM 不仅具有生成文本的能力，还具备较强的推理、上下文学习能力，能够通过 API 调用工具实现任务自动化。基于 LLM 的 AI Agent 因而能够像人类一样理解和交互，甚至能够在复杂的任务中自动分解目标并执行。

🦋1.3 LLM 驱动的 AI Agent 的发展

LLM（如 GPT 系列）在理解、生成、推理等多方面的能力大大增强，使得基于 LLM 的 AI Agent 能够执行复杂任务。LLM 的庞大训练数据集包含了大量的语言和行为数据，提供了模拟人类互动的基础。随着 LLM 模型规模的增大，它的上下文学习能力、推理能力和思维链能力不断接近人类的思考模式。

• 任务拆解和规划能力：基于 LLM 的 AI Agent 能够将复杂问题拆解成一系列可执行的子任务，进行规划并有效执行。
• AGI 的发展与挑战：随着 LLM 技术的发展，AGI（通用人工智能）的目标似乎更加接近。但目前，LLM 仍然面临幻觉（Hallucination）、上下文容量限制等问题，因此，LLM 并不是通向 AGI 的直达捷径。然而，AI Agent 作为结合了 LLM 能力的智能实体，正成为研究人员探寻 AGI 之路的关键一步。
• AutoGPT 与 AGI：AutoGPT 作为一种具有自我学习、自我改进能力的系统，它通过 AI Agent 的能力实现了更为自主的智能行为。这表明，通过融合多个 Agent，我们可以朝着实现 AGI 目标迈进。
  

  在这里插入图片描述
  gent 与 AGI 的关系

随着技术的发展，AI Agent 被视为通往 AGI 的桥梁。AGI（Artificial General Intelligence）是指能够执行任何复杂任务并模拟人类智能行为的系统，它不仅能够自我学习、改进、调整，还能够解决没有人工干预的各种问题。

• OpenAI 的 AGI 关注：在 2023 年 10 月，OpenAI 将 AGI 作为其企业核心价值观之一，并在同年 11 月发布了与 AI Agent 相关的多项产品，包括 GPT 系列、GPT Store、Assistants API 等，这些都围绕 AI Agent 的发展展开。
• 比尔·盖茨的预测：比尔·盖茨预测，未来五年内，人工智能将彻底改变人们使用计算机的方式，AI Agent 的崛起将是其中重要的一环。

🦋1.5 总结

AI Agent 是一种具备自主感知、思考、决策和行动能力的智能系统，随着 LLM 技术的发展，它的功能和应用场景不断拓展。从早期简单的智能代理，到今天具备强大生成、推理与自主任务执行能力的 AI Agent，技术的进步使其逐步成为人工智能领域的重要研究方向，并为通向 AGI 提供了重要的桥梁。

🔎2.AI Agent 的特征

在 AI Agent 逐渐与大型语言模型（LLM）结合并成为热门话题之前，学者们已经为 Agent 提出了多个定义。随着技术的发展，Agent 的定义也不断演变，特别是分布式人工智能和分布式计算的出现，使得对 Agent 的定义和理解更具挑战性。尽管如此，通过分析多个学者的定义，我们可以提炼出 Agent 的一些共同特征，从而更好地理解其本质。

🦋2.1 Agent 的不同定义

学者们从不同角度提出了多种关于 Agent 的定义，以下是几种主要的定义：

1. FIPA 定义：
   • FIPA（The Foundation for Intelligent Physical Agents）定义 Agent 为：“驻留于环境中的实体，它可以解释从环境中获得的数据，并执行对环境产生影响的行动。”这个定义强调了 Agent 在环境中“生存”的特性，指出 Agent 可以是硬件（如机器人）或软件（如虚拟代理）。
2. Michael Wooldridge 的弱定义与强定义：
   • 弱定义：Agent 是具有自主性、社会性、反应性和能动性等基本特征的实体。
   • 强定义：除了具备弱定义中的基本特性外，Agent 还需要具备移动性、通信能力、理性等其他特性。
3. Stan Franklin 和 Arthur C. Graesser 的定义：
   • 他们认为，Agent 是“一个处于环境中并作为环境一部分的系统，它能够感测环境并执行相应的动作，同时逐步建立活动规划以应对未来环境变化。”这一观点强调了 Agent 的动态适应和自我规划能力。
4. Hayes-Roth 的定义：
   • 斯坦福大学的 Hayes-Roth 定义 Agent 为“能够持续执行三项功能的实体：感知环境的动态条件；执行动作以影响环境条件；进行推理以解释感知信息、求解问题、产生推断和决定行动。”这表明 Agent 具备感知、推理和行动的综合能力。

🦋2.2 Agent 的基本特征

根据以上定义，我们可以归纳出 Agent 的一些普遍特征，这些特征定义了 Agent 在实际应用中的功能和行为。

1. 自主性/自治性（Autonomy）：
   • Agent 能够根据外界环境的变化自主调整其行为和状态，而无需外部干预。它具备自我管理和自我调节的能力，能够在没有人类或其他 Agent 控制的情况下自主行动。
2. 反应性（Reactive）：
   • Agent 能够感知环境，并对环境的变化做出反应。这种反应能力使其能够在复杂环境中及时作出反应，从而避免潜在风险或抓住机会。
3. 主动性（Proactive）：
   • 除了对环境做出反应外，Agent 还能够主动采取行动，实现其目标。它不等待外部指令，而是能自主进行任务规划和执行。
4. 社会性（Social）：
   • Agent 具有与其他 Agent 或人类进行互动和合作的能力。通过协作、协调和协商等手段，Agent 能够与其他实体共同解决问题。
5. 进化性（Evolvability）：
   • Agent 能够通过积累经验和知识逐渐改进其行为。它可以适应新环境，并通过学习提升其执行任务的能力。

这些特征使得 AI Agent 能够在多个应用场景中表现出足够的自主性和灵活性。例如，自动驾驶汽车就是一个典型的 AI Agent，它能够根据路况自动调整驾驶策略，作出安全决策，并随着驾驶经验的积累不断优化表现。尤其是达到 L5 级别的自动驾驶，其完全实现自主行为，能够称之为“真正的自主 Agent”。

🦋2.3 AI Agent 的定义

在前文的讨论中，我们了解了 AI Agent 的基本特征，但还没有给出明确的定义。随着 LLM 技术的发展，AI Agent 也获得了更为精确的定义和应用。根据复旦大学 NLP 团队提出的定义，AI Agent 被定义为“能够感知环境、进行决策并执行动作的智能实体。”

为了进一步强化这一定义，AI Agent 可以与传统的 AI 进行对比：

• 传统 AI：传统的 AI 系统主要是被动响应外部输入，例如对用户指令作出回应。
• AI Agent：AI Agent 不仅能够被动响应，还能够主动思考和解决问题。它能够独立分解任务、制定计划并调用工具来执行任务。AI Agent 拥有感知、记忆、规划和工具使用的能力，能够自动化地实现复杂的目标。

当代的 AI Agent 特征主要体现在以下几个方面：

1. 感知：
   • AI Agent 通过传感器获取环境信息。例如，通过摄像头、麦克风等硬件设备，感知环境中的动态变化。
2. 推理与决策：
   • 基于对环境的感知，AI Agent 能够进行推理和决策，选择最适当的行动方案。
3. 行动：
   • AI Agent 根据决策执行动作，影响环境并推进目标的实现。
4. 自我学习与适应：
   • 由于具备自我学习的能力，AI Agent 能够根据新的环境信息不断调整行为，从而优化其表现。

AI Agent 可以是软件形式的虚拟实体，也可以是物理形式的机器人或自动化设备。它们的工作方式类似于人类代理人，通过感知、推理和行动等过程完成任务，具有一定的自主性和自适应性。

🦋2.4 AI Agent 的应用

AI Agent 的应用非常广泛，涉及多个领域，例如：

• 自动驾驶车辆：自动驾驶系统中的 AI Agent 能够实时感知交通环境，并根据交通状况做出决策。
• 智能机器人：AI Agent 在智能机器人中可以根据任务需求进行自我规划和执行操作。
• 语音助手：语音助手作为 AI Agent，通过与用户的互动来完成各种任务，如安排日程、回答问题等。

AI Agent 的核心优势在于其能够自主进行感知、推理和决策，展现出类似于人类的行为模式，能够在不依赖过多人工干预的情况下完成复杂任务。

🦋2.5 AI Agent 的演化与未来

随着 LLM（如 GPT 系列）等技术的发展，AI Agent 的能力也在不断增强。它们不仅能执行简单的指令，还能进行复杂的推理、任务分解与自动执行，甚至具备跨领域的应用能力。因此，AI Agent 在未来将发挥越来越重要的作用，尤其在自动化、智能决策和人机交互等领域具有巨大的潜力。

🦋2.6 总结

AI Agent 是一种具备感知、推理、决策和行动能力的智能实体，它能够在多变的环境中自主进行任务执行。随着技术的进步，特别是 LLM 和自我学习能力的发展，AI Agent 的能力和应用场景得到了显著拓展。从早期的传统 AI 到如今的自主 Agent，AI Agent 在各个领域的应用逐步深入，成为了智能系统发展的重要方向。