
AI Agent其实是一个具有自主意识的智能体,它指的其实是一段程序或者系统。也就是AI agent本质上来讲是一段程序,但是它和普通程序不同的是,它能够感知环境,推理决策并采取行动。也就是说AI agent必须要能具备感知、决策和行动的能力,他就像一个人一样。如果我们把智能体比作是一个人,首先他需要有一双眼睛,通过眼睛去观察这个真实的世界,同时把观察到的信息回传给智能体。然后智能体将这些信息交给大语言模型,也就是我们的大脑进行推理决策之后,要借助我们的手来采取行动。这和人对整个世界的观察、思考、行动,他的逻辑是完全一致的。所以AI agent整个程序的运行流程分为三个部分。第一部分就要思考,第二部分采取行动,第三部分观察。观察之后再进行思考,循环往复这个过程。
在人工智能飞速发展的今天,"AI Agent"(人工智能智能体)正从实验室走向我们的日常生活。它并非科幻作品中的机械生命,而是一段具有自主意识的程序——虽由代码构成,却能像人一样观察世界、思考问题并付诸行动。这种突破性特质,使其与传统程序形成了本质区别。
传统程序只能在预设的轨道上机械运行,而AI Agent首先拥有一双"数字之眼"。它通过摄像头、传感器、API接口甚至网络爬虫,主动感知物理世界与数字空间的变化。无论是识别一张图片中的物体、理解一段语音的意图,还是监测股市数据的波动,这些观察结果都会转化为结构化的信息,实时回传给智能体。
这种感知不是被动的数据输入,而是目标驱动的主动探索。就像人在陌生环境中会下意识地寻找路标一样,AI Agent会根据当前任务选择性地关注关键信息,为后续的决策提供素材。
收集到的信息会被送入AI Agent的核心——由大语言模型(LLM)构成的"大脑"。这个大脑不同于传统算法的刚性逻辑,它具备推理、联想与权衡的能力。面对复杂情境,它能综合历史经验、实时数据和预设目标,生成灵活的应对策略。
例如,当感知到"用户情绪低落"和"工作截止日期临近"这两个信息时,它可能会推理出"需要优先安抚情绪再调整任务优先级"的决策,而非机械地执行原定计划。这种类人化的思考过程,正是AI Agent展现出"智能"的关键所在。
决策若止于思考,智能便失去意义。AI Agent通过"手"将意图转化为实际影响:它可以调用软件工具、发送邮件、控制机器人臂,甚至生成代码改造自身系统。这种行动能力使其不再是信息的旁观者,而是变革的参与者。
更重要的是,行动会引发环境变化,而智能体能够观察这些变化的结果,进而启动新一轮的"思考-行动"循环。这种闭环机制让AI Agent具备了持续学习与自我优化的可能。
AI Agent的运行逻辑简单而深刻:思考→行动→观察→再思考。每一次循环都是一次微迭代,智能体在试错中调整策略,在反馈中完善认知。它不再依赖程序员的每一步指令,而是像孩子一样,在真实互动中成长为更成熟的"数字生命"。
从自动驾驶汽车到智能客服助手,从科研机器人到金融交易系统,AI Agent正在重塑人机协作的边界。它提醒我们:真正的智能不在于计算有多快,而在于能否像生命体一样,在感知、决策与行动的永恒循环中,持续适应并影响这个世界。