💡 抽象
智能体人工智能将人工智能从被动的内容生成转变为自主的、目标导向的行动。通过结合多步骤规划、上下文记忆和外部工具集成，智能体系统能够独立协调复杂的数字工作流程。虽然它们在各种架构中都能显著提高生产力，但仍需要人工密切监督，以应对技术复杂性和连锁错误。
最近，涌现出一类蓬勃发展的AI系统，旨在帮助你完成工作。它们无需等待你的下一个指令，而是可以设定目标，规划步骤，并使用各种工具来实现目标。这就是“智能体AI”背后的基本理念。
这个术语听起来像是另一个花哨的人工智能词汇——在某些营销语境中，它也被随意使用——但它也指向了一些有意义的事情：人工智能系统的设计方式及其功能发生了转变。
在本文中，我将解释什么是智能体人工智能，它与我们大多数人已经熟悉的AI有何不同，它的底层工作原理是什么，以及它在哪些方面真正有用，在哪些方面你仍然应该保持谨慎。
在本文中
简明易懂的智能体人工智能定义
智能体人工智能是指设计成通过一系列计划步骤来实现目标的人工智能系统，而不是产生单一响应后就停止运行。
“能动性”一词源于能动性的概念——即为了达到目标而采取行动的能力。
但这并不意味着这些系统具有意图或意识。而是意味着它们的设计目的不仅仅是回答问题。
给定一个目标，一个智能人工智能系统（或称AI Agent）可以将其分解成更小的任务，找出所需的信息或工具，执行操作，评估结果，并调整其方法——所有这些都在一个工作流程中完成，并且只需要有限的实时人工指导。
你可以通过观察以下五个特征来判断人工智能是否真正具有自主性：
目标导向行为
它着眼于实现目标，而不是孤立地回应每个提示。
多步骤计划
它将复杂任务分解成一系列较小的动作。
情境记忆
它能跨步骤保留信息，因此每个操作都建立在先前操作的基础上。
工具使用
它可以连接到外部系统，例如数据库、API、日历或搜索引擎。
适应
它会根据沿途的发现调整方法。
一个智能体可以独立处理整个工作流程，也可以协调多个专业智能体。架构各不相同，但基本理念相同：这是旨在规划和执行而非仅仅响应的人工智能。
智能体人工智能与传统人工智能和生成式人工智能的比较
理解智能体人工智能最简单的方法就是将其与经常与之比较的两类事物放在一起比较。
传统人工智能
传统人工智能指的是为特定、明确定义的任务而构建的系统。垃圾邮件过滤器、欺诈检测模型、产品推荐引擎——从广义上讲，这些都属于传统人工智能。
它们针对特定输出进行了优化：对这封邮件进行分类、对这笔交易进行评分、对这些产品进行排名。它们的价值恰恰在于能够可靠地完成一项任务。但它们无法进行规划、适应新情况或将多个操作串联起来。
生成式人工智能
大多数人通过聊天机器人和写作助手熟悉了生成式人工智能。这些系统会根据你的提问生成内容——文本、图像、代码、摘要等等。
它们在对话中表现出色，但本质上是被动的。你提出问题，它们才会回应。生成式人工智能通常是智能体系统的一个组成部分，但独立运行时仍然需要指令。
智能体人工智能
智能体人工智能是指那些旨在自主行动以实现复杂、多步骤目标的系统。与仅仅返回单一输出或等待逐步指令不同，智能体系统会根据一个高层次的目标自行探索实现方法。
这些智能体能够分解问题、规划行动序列、利用外部工具或API、评估自身进展，并在遇到障碍时调整策略。它们融合了传统人工智能和生成式人工智能的能力，并具备自主执行能力。
简而言之：传统人工智能进行预测，生成式人工智能进行创造，智能体人工智能协调行动以实现特定结果。
这种区别不仅仅是技术上的——它改变了这些系统在实际工作流程中能够完成的事情。
智能体人工智能的工作原理：基本工作流程
智能体人工智能的最佳心智模型是Flow——通常被描述为思考、行动和交付。
进球
一切始于目标。有人设定目标：研究这个主题、解决这个支持工单、监控库存并提出补货建议。目标可以很简单，也可以比较开放，但它为系统提供了一个方向。
理由与计划
接下来是推理和规划阶段。系统不会立即采取行动，而是会先解读目标，并推算出所需的步骤。例如，它可能会发现需要先搜索信息才能起草任何内容，或者某个任务的完成取决于另一个任务的完成情况。
规划阶段是智能体系统与聊天机器人感觉截然不同的原因之一——它们不仅仅是对你的输入进行模式匹配；它们还在寻找前进的方向。
检查内存
记忆机制确保工作流程的连贯性。系统在执行各个步骤时，会记住已完成的操作、已学习到的知识以及适用的限制条件。这与人类的记忆并不完全相同，但足以防止系统遗漏之前的步骤或重复已完成的工作。
使用工具
工具的使用标志着智能体人工智能开始对现实世界产生影响。它利用工具查找信息、检索记录、安排会议、发送通知或触发其他系统中的操作。这也意味着风险的增加，我们稍后会详细讨论。
递送
最后，人工智能会给出结果，您可以检查它是否达到了您的目标。
实际任务往往第一次尝试就会出错。因此，一些智能体人工智能会检查结果是否正确，如果不对，则会调整方法并再次尝试。这种迭代特性使得智能体系统比一次性指令系统更适合复杂任务。
智能体人工智能的常见架构：单智能体还是多智能体？
智能体人工智能系统的构建方式各不相同。合适的设计取决于任务的复杂程度以及所需的协调程度。
单一用途 智能体
这类AI Agent处理一个有限的工作流程。例如，一个客服智能体会收集账户信息、查询知识库并准备推荐回复。由于其范围有限且规则明确，这类 智能体最容易构建出可靠的解决方案。
层级系统
层级系统增加了一个协调层。一个“管理者”智能体规划和监督，同时将任务委派给“执行者”来处理具体的子任务。
想象一下这样一个研究项目：一位智能体勾勒框架，另一位负责搜寻信息，第三位负责撰写草稿，第四位负责审核准确性。每个人都各司其职；项目经理负责统筹安排，确保项目按计划进行。
点对点多智能体系统
点对点多智能体系统采用更协作的方式，多个智能体并肩工作，而非采用自上而下的结构。这种方式非常适合不同专业领域需要流畅交互的复杂工作流程。
但这也增加了协调的复杂性。当各个主体相互依赖时，一个主体的错误可能会波及其他主体。
更多的 智能体和更多的连接通常意味着更大的灵活性，但也意味着更多的出错空间。
智能体人工智能的优势
智能AI的吸引力显而易见：它可以独立完成任务，而不是每一步都等待提示。
对于多步骤的数字化工作而言，这是一个意义重大的改变。以往需要人工在五个不同的系统之间奔波，而现在智能体可以自动完成协调工作，并将结果呈现给审核人员，无需人工参与整个流程。
在合适的场景下，这种方式确实有可能提高生产力。如果智能体能够处理工作流程中繁琐的例行程序部分，那么相关人员就可以将更多精力集中在判断、例外情况处理以及真正需要人为判断的决策上。
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智能体的局限性和风险
这部分内容往往没有得到足够的重视，尤其是在对该话题进行更热情报道的情况下。
- 幻觉和错误传播：智能体人工智能系统可能会生成听起来合情合理但实际上并不准确的信息——在多步骤的智能体工作流程中，早期出现的错误假设并不会仅仅体现在一次回答中。它会被执行，并可能嵌入到多个工作层中。这比聊天回复中一句错误的句子更难被发现。
- 成本和技术复杂性：构建和维护可靠的智能体系统需要大量的工程投入。即使使用预配置的AI Agent，运行单个任务的成本也可能高得惊人。
- 人为监督仍然至关重要：完全自主的智能体人工智能目前仍处于科幻阶段。你仍然需要监督它们的行为，有时甚至需要干预。而且，高风险行动、不可逆转的决策以及任何涉及敏感数据的操作，几乎都应该经过明确的批准和审核，而不仅仅是让它们自主执行。
真正应该记住什么
最简单的解释是：智能体人工智能不仅仅是生成输出，它还会追求目标。它会进行计划，使用工具，记住已经完成的工作，并且会持续进行，直到任务完成或人类介入为止。
这使得它比一次性聊天机器人更适合某些类型的工作。多步骤任务、跨系统协调、需要从多个位置提取信息的工作流程——这些正是智能体方法能够真正发挥作用的地方。
