一、前言AI Agent（人工智能代理）
在今年上半年成为热门话题。
笔者通过学习和研究相关概念，并成功搭建了一些有趣的Agent后，希望通过本文分享对AI Agent的理解。
二、AI Agent是什么
AI Agent，即人工智能体，是一种能感知环境、自主理解、决策和执行动作的智能实体。
简单来说，是基于大语言模型，通过独立思考、调用工具来逐步完成给定目标的计算机程序。
LLM、RAG与AI Agent的区别和关系
LLM（大语言模型）LLM是基于海量文本数据训练的深度学习模型，能生成自然语言文本、深入理解文本含义，并处理各种自然语言任务。但LLM的知识是预训练的，时效性不强，且存在局限性。
RAG（检索增强生成）RAG结合外部信息检索与大型语言模型生成能力，通过加入外部数据来增强AI模型的检索和生成能力，提高信息查询和生成质量。
AI Agent与LLM、RAG的关系 AI Agent利用LLM的推理能力，拆解问题，定义小问题间的前后关系，调用LLM、RAG或外部工具来解决问题。
三、AI Agent的基础架构
Agent由四个关键部分组成：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、行动（Action）。
规划（Planning）
规划是智能体的“思维模式”，通过LLM提示工程（Prompt），赋予智能体这样的思维模式。
记忆（Memory）
智能体分为短期记忆和长期记忆，短期记忆用于单次会话，长期记忆用于长时间保留信息。
工具（Tools）
智能体通过工具从环境获取信息（感知），经过LLM处理后再使用工具完成任务（执行）。
行动（Action）
智能体基于规划和记忆来执行具体的行动，是一个输入（Input）任务的最终输出（Output）。
四、AI Agent示例
为了更直观地展示AI Agent的工作原理，让我们通过一个日常生活中的场景来说明：假设您计划与朋友外出用餐，并希望AI Agent协助预订餐厅。
以下是AI Agent处理此任务的步骤：
步骤一：定位与搜索餐厅
推理1：AI Agent意识到，为了推荐餐厅，它需要知道您当前的位置以及周边的餐厅信息。
行动1：AI Agent利用内置的地图工具（Tools）来确定您的位置，并搜索附近的餐厅选项。
结果1：系统生成了一个附近餐厅的列表供您选择。
步骤二：个性化餐厅选择
推理2：AI Agent明白，为了做出最佳推荐，它需要考虑您的个人饮食偏好以及聚餐的具体需求，比如用餐时间和人数。
行动2：AI Agent访问其记忆库（Memory），提取您的饮食偏好、预计用餐人数和时间等个性化信息。
结果2：基于这些信息，AI Agent为您确定了最匹配的餐厅。
步骤三：执行预订
推理3：在确定了目标餐厅后，AI Agent评估其可用的工具，以确定是否能够完成预订任务。
行动3：AI Agent使用专门的预订插件工具，自动为您完成餐厅预订（Action）。
结果3：预订成功，任务圆满完成。
通过这个例子，我们可以看到AI Agent如何通过规划、记忆、工具和行动的协同工作，来完成一项复杂的任务。
AI Agent不仅提高了效率，还通过个性化服务增强了用户体验。
五、Agent与To B产品应用场景
AI Agent框架思想可以代入To B产品的功能AI化设计中，如完成搭建报表、创建任务、生成工作报告等工作。
六、总结
AI Agent的到来，让To B软件应用的自动化程度由L1阶段升级到L4阶段，逐渐替代重复性工作，核心问题仍然是「降本增效」。
产品经理需要提升AI能力和业务理解能力，找到核心场景，以实现价值。
以上是近阶段的学习与思考，希望能帮到你。
我是一位持续探索【+AI】的90后，所有AI内容均自己实操过分享出来。
【目前聚焦】
1️⃣目前聚焦AI：AI写作、AI仿写、AI提示词、coze扣子工作流开发
2️⃣让更多普通人上手使用AI解决问题！
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