基于大语言模型的智能体（LLM Based Agent）

就是说要聊聊靠大语言模型来打造 “智能小助手”（Agent）的事儿 ，这些小助手能像有逻辑、有状态的 “小脑瓜” 一样工作。

“从无状态，到特定状态的定义和识别”

以前大模型输出可能比较 “没条理、没记忆延续性”（无状态），现在要想办法让基于大模型的智能体，能明确 “不同阶段该啥样（定义特定状态）”，还能 “认出自己当下处于啥阶段（识别状态）” ，就像从一个 “懵懂乱跑” 的状态，变得会规划步骤、知道自己每一步该干啥。

“什么是无状态？什么是有状态？什么是连续？什么是离散？”

• 无状态：就像你和人聊天，对方说完就忘，每次对话都是新的、不记之前内容，大模型要是这样，就是无状态，没法把之前交流的事儿串起来用。
• 有状态：相反，像你和朋友唠嗑，能顺着之前的话题接着聊，智能体要是能记住之前的操作、对话内容，根据这些来接着干活、交流，就是有状态，能 “连贯思考做事”。
• 连续：可以理解成事物是 “连绵不断” 的变化，比如音乐里的声音，是平滑、持续变化的声波，没有明显的分割；或者你跑步的速度，也是一点点连续改变的。
• 离散：把连续的东西 “砍成一段一段、一个一个单独的” 。比如音乐里的音符，把连续的声波，拆成 do、re、mi 这些单独的音符；还有我们数人数，1 个、2 个，也是离散的，是一个个独立的个体。

“人类智能，将连续性进行离散化，从而完成了工业化。比如音乐。”

人类厉害的地方在于，把那些连续变化、不好把控的东西，拆成一个个离散的、好处理的 “小单元”，这样就能大规模生产、标准化搞事情（工业化）。就说音乐，本来声音是连续的声波，不好直接用来大规模创作、演奏、传播，人类把它拆成音符（离散化），这样就有了乐谱，大家按乐谱就能演奏，还能批量教、批量学，搞出音乐工业，像唱片制作、歌曲创作流水线这些。

“Agent，将无状态输出的大模型，变成了有状态输出的逻辑大脑，目标也是工业化。”

智能体（Agent）要干的事儿，就是把原本 “输出没条理、不记事儿（无状态）” 的大模型，改造成 “有记忆、有逻辑，知道自己处于啥阶段、该咋推进任务（有状态输出）” 的 “聪明小脑瓜” 。最终目标也是像人类把音乐搞成工业化那样，让智能体的工作能标准化、规模化，比如能批量处理任务、稳定高效地帮人干活，形成一套 “智能体工业体系” 。

“用好 Agent 的关键，思考哪些东西值得被离散化、状态化。不断测试大模型的能力，并研究如何提高状态判断的准确度。”

想把智能体用得好，得琢磨清楚：在具体任务里，哪些连续的、不好处理的东西，得拆成离散的小单元（离散化）；哪些过程、信息得让智能体记住状态（状态化）。同时，得不断试试大模型本身能力咋样，看看它在处理任务时，能不能准确判断自己处于啥状态、下一步咋做，研究咋让它判断得更准，这样智能体才能更好干活 。

简单说，就是想办法让大模型变身成 “有逻辑、有记忆、能按步骤办事” 的智能小助手，还得像人类搞工业化那样，把事儿拆细、搞标准，让这些小助手能稳定、批量地帮人解决问题，过程中得不断调试、优化，让它们更聪明好用 。