什么是智能体/agent?今天为想从这个概念诞生的起点来理解(不一定完全严谨)
智能体/agent其实不是算法大佬推演的结果,它的出现是为了解决现实问题而诞生的。
举个例子,如果你想搭建一个智能化的软件,假设就是用AI做一个OKR目标规划。
如果你想接入大模型,那么你输入你的目标,大模型将告诉你要实现目标需要哪些动作。你可以想象一下,平时在用deepseek、chatgpt这种感觉,它只能一来一回的解决你的单个问题。
但仅此而已
如果你想让它持续跟进你的这一个的执行情况,那么它需要持续记住你先前的状态,并且不断跟进你的执行情况,做动态的调整。更进一步,为了这个目标,它会自主规划出一系列的行动,比如每周检查进度、每两周进行一次小型复盘、在识别到风险时主动预警等。这就是一个完整的“感知-思考-行动”循环。
以上这些特点,其实就是agent要做的事儿。
所以,它就是为了解决现实问题而产生的,解决问题的步骤应该是这样:从一个用AI解决OKR规划的作为苗头,第一步会单纯的用大模型,第二步,我想让它更加智能,就到了agent阶段,能记住我的状态,持续的记忆等等。第三步,我希望它再智能一些,那么它可能是不同的agent之间进行协作...这就是agent为了解决现实问题的自然演进过程。
以上是自己AI实践过程的思考,不一定严谨,但是值得说的,用这种方式去思考相比我刚开始单纯的套agent的概念去理解,完全不是一个阶段啦。