颠覆性影响:AI Agents组件详解

曾经,我们将人工智能视为冷冰冰的计算工具,但现在,AI Agents正以一种全新的方式改变着这一看法。在这篇文章中,我们将深入探讨以大型语言模型(LLM)为核心的AI Agents系统,以及它们的关键组件:规划记忆工具使用。这些组件不仅仅是Agent的构建要素,它们也是AI代理实现智能和自主性的关键。

规划:AI的思维引擎

规划是AI Agents的大脑,它不仅仅是简单的任务分解,而是一种深度思考和决策的过程。这些Agent可以评估不同的路径和策略,制定最佳的行动计划,以实现用户给出的目标。这种思考能力让AI Agents更加智能和自主。

任务分解

在处理复杂任务时,任务分解是至关重要的。这类似于我们将庞大的任务拆分为更小、更可管理的子目标。这使Agent能够更好地组织和计划任务,以便逐步完成。

例如,在写作任务中,Agent可以将任务分解为几个步骤:构思、写草稿、编辑、校对等。每个步骤都是任务的一部分,可以逐一完成,最终完成整个写作任务。

反思与改进

反思是AI Agents中一个非常重要的组件。它允许Agent对过去的行动进行自我批评和反思,从中学习并改进未来的步骤,提高最终结果的质量。这个过程类似于人类的思考过程,不断地优化决策。

例如,如果Agent在执行任务时出现错误,它可以反思错误的原因,并设法避免类似的错误发生。这种自我改进的能力让Agent在不断学习和成长中更加智能。

记忆:AI的长期和短期记忆

记忆是Agent获取、储存、保留和检索信息的过程。就像人类有感觉记忆、短期记忆和长期记忆一样,AI Agents也具备不同类型的记忆。

感觉记忆

感觉记忆允许Agent保留原始感官信息的印象,比如文本、图像或其他模态的输入。这些信息通常只在一段时间内保留,然后逐渐消失。

短期记忆

短期记忆用于上下文学习。它是有限的,因为受到模型上下文窗口长度的限制。这是Agent处理当前任务所需的信息。

长期记忆

长期记忆为Agent提供了长期存储和召回信息的能力。它通常通过外部向量存储和快速检索来实现。Agent可以从长期记忆中检索以前的信息和经验,以提供更准确和个性化的答案。

工具使用:AI的灵活性和外部支持

Agent可以通过学习调用外部API来获取模型权重中所缺少的额外信息,这些信息包括当前信息、代码执行能力和访问专有信息源等。这对于预训练后难以修改的模型权重来说是非常重要的。

工具使用是人类最独特和重要的特质之一。我们通过创造、修改和利用外部工具来突破我们身体和认知的限制。同样地,我们也可以为语言模型(LLM)提供外部工具来显著提升其能力。

例如,Agent可以使用外部工具如搜索引擎、数据库、API等来获取和整理相关信息,以满足用户的需求。这使得Agent能够更灵活地处理各种任务,从回答问题到执行特定的操作。

实例:AI Agents的任务执行

让我们通过一个实际的例子来了解AI Agents的任务执行过程:

假设有一个协助研究的Agent,我们希望获取关于 Twitter 的最新新闻摘要:

  1. 我们告诉Agent:“你的目标是找出关于Twitter的最新消息,然后给我发一份摘要”。
  2. Agent查看目标并使用像OpenAI的GPT-4这样的AI进行阅读理解,它提出了第一个任务:“在谷歌上搜索与Twitter相关的新闻。”
  3. 然后,Agent在谷歌上搜索 Twitter 新闻,找到热

门文章,并返回链接列表。第一个任务已完成。

  1. 现在,Agent回顾主要目标(获取关于Twitter的最新新闻,并发送摘要)以及它刚刚完成的内容(获得一系列关于Twitter的新闻链接),并决定其下一个任务需要是什么。
  2. 它提出了两个新任务。1)写新闻摘要。2)阅读通过谷歌找到的新闻链接的内容。
  3. 在继续之前,智能助理会稍作停顿,以确保正确安排这些任务。它反思是否应该先写摘要。然而,它决定首要任务是阅读通过谷歌找到的新闻链接的内容。
  4. Agent 阅读文章内容,然后再次查看待办事项列表。它考虑添加一个新任务来总结所阅读的内容,但是发现这个任务已经在待办事项列表中,因此不会重复添加它。
  5. Agent 检查待办事项列表,只剩下一项任务:撰写所阅读内容的摘要。于是,它执行了这个任务,按照您的要求向您发送了摘要。

这个例子展示了AI Agents如何通过规划、记忆和工具使用来执行任务,以满足用户的需求。

结论

AI Agents的发展和应用正不断扩展,它们不再仅仅是工具,而是智能伙伴,可以执行任务、规划目标,甚至成为问题解决的专家。这些Agent的组件,包括规划、记忆和工具使用,为它们提供了自主性和智能,使它们能够在各个领域发挥巨大的作用。在这个充满挑战和机遇的时代,让我们期待AI Agents的未来成就!

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

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原文出处:颠覆性影响:AI Agents组件详解

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