随着大措辞模型（Large Language Models，简称LLM）的浪潮推动，AI Agent的研究和运用正快速发展。
AI Agent被视为通往人工通用智能（Artificial General Intelligence，简称AGI）的紧张探索路线之一。
本文将磋商AI Agent的观点、技能演化、以及LLM在AI Agent研究中的浸染和贡献。

一、AI Agent 的观点

AI Agent是一种智能实体，它能够：

· 感知环境：通过数据输入和传感器技能，理解并剖析周围环境。

· 进行决策：基于网络的信息和预设的规则，进行逻辑推理和决策。

· 实行动作：将决策转化为详细的行动，以实现目标或完成任务。

AI Agent的核心上风在于其自主性、交互性、适应性和推理能力。

二、AI Agent 的技能演化史

1. 符号代理（Symbolic Agents）

早期的AI研究紧张依赖符号人工智能，这种方法采取逻辑规则和符号表示来封装知识和促进推理过程。
这些Agent拥有明确的、可阐明的推理框架，表现出高度的表达能力。
然而，它们在处理不愿定性和大规模现实天下问题时面临着局限性。

2. 反应性代理（Reactive Agents）

与符号代理不同，反应性代理不该用繁芜的符号推理，而是紧张关注Agent与其环境之间的交互，强调快速和实时相应。
这类Agent的设计优先考虑直接将输入输出进行映射，而不是繁芜的推理和符号操作。

3. 基于强化学习的代理（RL-based Agents）

强化学习使得Agent能够通过与环境的交互进行学习，以得到最大的累积褒奖。
随着深度学习的兴起，深度强化学习使得Agent可以从高维输入中学习繁芜的策略。

4. 迁移学习和元学习代理（Agent with transfer learning and meta learning）

为了加速Agent对新任务的学习，研究职员引入了迁移学习来减轻新任务培训的包袱。
元学习则使Agent能从少量样本中迅速推断出新任务的最优策略。

5. 基于大型措辞模型的代理（LLM-based Agent）

利用LLM作为AI Agent的大脑或掌握器的紧张组成部分，通过多模态感知和工具利用等策略来扩展其感知和行动空间。
这些基于LLM的Agent可以表现出与符号代理相称的推理和方案能力。

三、为什么LLM能够作为Agent的全新大脑

LLM在自主性、反应性、主动性和社交能力方面展现出了巨大的潜力，使其成为构建AI Agent的空想选择。

· 自主性：LLM能够展示出自主性，通过天生类似人类的文本参与对话，并在没有详细步骤指示的情形下实行各种任务。

· 反应性：LLM能够对环境中的即时变革和刺激做出快速反应，通过多模态领悟技能扩展其感知空间。

· 主动性：LLM显示出方案的新兴能力，如目标重拟、任务分解和根据环境变革调度操持。

· 社交能力：LLM具有很强的自然措辞交互能力，能够以可阐明的办法与其他模型或人类进行交互。

四、LLM研究对Agent研究的贡献

LLM为Agent研究供应了一个非常强大的根本模型，它们在措辞和意图理解、推理、影象乃至移情等方面具有强大的能力。
LLM的运用为Agent研究开辟了许多新的机会，使得Agent更随意马虎运用于对专业知识哀求较高的领域，并将Agent研究扩展到更繁芜的真实天下环境中。

AI Agent作为人工智能的一个主要分支，正在以其独特的办法改变着我们的天下。
随着技能的不断进步，AI Agent将在更多领域发挥更大的浸染，成为推动社会进步的主要力量。
LLM作为AI Agent的核心大脑，为实现繁芜问题拆解、类人的自然措辞交互等能力供应了坚实的根本。
随着研究的深入，AI Agent将在通往AGI的道路上扮演越来越主要的角色。