AI代理人（agent）

AI 代理

AI 代理是一种由人工智能（AI）驱动的计算机程序，能够自主执行复杂任务，协助人类用户完成目标。与传统的聊天机器人不同，AI 代理不仅能响应用户的提示，还可以在没有明确指令的情况下采取行动，甚至与外部环境交互。

AI 代理的核心基于大型语言模型（LLM），通过处理和解读多种数据类型（如文本、音频、视频等），生成决策并优化行动。它们可以从过去的经验中学习，并根据反馈调整行为，具备一定的“自主性”。

构建AI代理系统：从核心部分到实践的思考

AI的核心是大型语言模型（LLM）

AI 代理的工作原理

AI 代理通过以下方式实现自主性：

基于LLM的理解与生成：AI 代理能够解读用户请求或外部数据，并生成相应的内容或行动计划。

外部集成与交互：通过API、无头浏览器或模型上下文协议（MCP），AI 代理可以与外部工具（如CRM、数据库）交互，完成任务。

数据飞轮学习：AI 代理通过记录交互和结果，不断优化自身性能，形成反馈循环。

AI 代理的类型

AI 代理主要分为两类：

后台代理：在后台执行任务，几乎无需用户干预，例如自动化维护或数据处理。

平面代理：直接与用户交互，如聊天机器人或虚拟助手。

此外，还有单一代理系统和多代理系统。单一代理基于单一模型运行，而多代理系统则通过多个代理协作解决复杂问题。

AI 代理的应用场景

AI 代理广泛应用于多个领域，包括：

客户服务：通过代理式聊天机器人自动处理用户请求。

任务自动化：如发送个性化邮件、数据分析或流程优化。

机器人技术：支持硬件设备的自主运行。

AI 代理的自主性使其能够在复杂环境中高效完成任务，同时减少人工干预，提升生产力和用户体验。

Agent-based Models

Agent-based Models 代表了一种从“被动应答”到“主动智能”的范式转变。在 LLM 的加持下，AI Agent 不再仅仅是回答问题的“聊天机器人”，而是能够理解目标、自主规划、使用工具、与世界交互的“行动者”。

RAG

检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG，是当下热门的大模型前沿技术之一。 检索增强生成模型结合了语言模型和信息检索技术。

神经网络结构

前溃神经网络

神经网络结构包含：

1. 输入层
2. 隐藏层
3. 输出层

常见的循环神经网络：

1. 循环神经网络（语言聊天）
   循环神经网络（Recurrent Neural Network, 简称 RNN）是一类专门用于处理序列数据的人工神经网络模型，其核心特点在于具备“记忆”能力：通过隐藏状态（hidden state）在时间维度上传递信息，使模型能够捕捉上下文中的时序依赖关系 [1]。与传统的前馈神经网络不同，RNN 采用循环连接结构，即当前时刻的输出不仅依赖于当前输入，还依赖于前一时刻的隐藏状态，从而能够对动态序列中的前后关联进行建模 [2]。
2. 卷积神经网络（识别图片）
   卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），广泛应用于图像识别和视觉任务，是深度学习中的核心模型之一 [2-3]。它通过卷积层、池化层和全连接层的层级结构，自动提取输入数据的局部特征，逐步压缩信息，减少冗余，并提升泛化能力。CNN 模仿生物视觉系统的工作方式，具备参数共享和局部连接的结构优势，能够高效处理格点状数据（如图像和语音），无需依赖额外的特征工程。相比传统的全连接网络，CNN在处理高维数据时具有更少的参数和更强的表现力，既可用于监督学习，也可用于非监督学习。其对特征的提取具有平移不变性，也因此被称为“平移不变神经网络”（Shift-Invariant Neural Networks） [1]。