AI Agent（LLM Agent）入门解读
1. 什么是AI Agent？
AI Agent可以理解为一个智能体，包括感知模块、规划决策模块和行动模块，类似于人类的五官、大脑和肢体。它能帮助人类处理复杂的任务，并能根据环境反馈进行学习和调整。
五官可以理解为感知模块，大脑为规划决策模块，肢体是行动模块。如图：
**举个例子：**用手摸了一下电线，感知模块被电麻了，此时大脑决策规划模块发出信号，把手拿走快逃。接着行动模块控制手从电线上拿开（当然也可能拿不开），这就是资料里常见的模型。将这个过程抽象出来，如图：
可以看到，最关键的部分就是大脑部分，即规划决策模块。以前这儿比较薄弱，只有状态、记忆，如今有了大模型，让上述框架变得强大了起来。暂时忽略感知和反馈模块，突出大模型LLM的作用，如图：
再将其抽取整理，如图：
从细节角度进行梳几个模块：
1.1 记忆模块
又分为短期记忆和长期记忆，如上下文学习就是短期记忆，一般被上下文窗口长度限制；长期记忆则保存较长时间，一般外部向量保存。注意，从某种程度上，感知也可以归类在记忆模块里，如视觉、听觉、触觉等。短期记忆如同电脑中的内存，在LLM中受到Transformer和上下文窗口长度的限制，长期记忆可以理解为硬盘，包含陈述式记忆和（如事件或事实），程序式记忆（如打字技能等）。整理后，如图：
1.2 规划决策模块
包含四个模块，其中，思维链和子目标分解是为了处理更为复杂的任务，反思和自我批评模块能从错误中吸取教训，提高结果质量。整理后如图：
1.3 工具模块
强调软件、API的调用，如日历、计算器、代码解释器、搜索等，目的是为了解决实际问题。整理后如图：
总计一下，当给予一个prompt，LLM记忆模块的短期记忆和长期记忆相互配合，对任务进行分解，并对错误进行反思、批评纠正，最终做出了规划决策，然后调用合适的外部工具，并最后付出行动。
2. Agent与LLM之间的关系
上述过程中，GPT扮演了大脑的角色，其他模块扮演了其他的协同配合，从而突破了简单的问答工作。在这儿插播一张图：
是不是有些熟悉了，回到了最经典的结构，总结成公式，即：
A g e n t = L L M + 记忆 + 规划决策 + 工具使用 Agent = LLM + 记忆 + 规划决策 + 工具使用 Agent=LLM+记忆+规划决策+工具使用
3. AI Agent能起到什么实际作用
引用一个HuggingFace的案例。HuggingFace上有很多有趣的模型，一般新手不知道怎么选择模型，提出的HuggingGPT(Shen et al. 2023)就是一个AI Agent，借助ChatGPT根据描述，选择可用模型并执行。
在这个过程中包含四个阶段：
- 任务的规划：LLM做大脑，任务请求分为多个任务。包括任务类型、ID、依赖项和参数。
- 模型选择：Agent根据模型ID，选择对应模型处理用户请求。此处可以选择多个模型。
- 任务执行：执行特定的每个模型并记录结果。
- 响应生成：LLM接受执行结果，汇总至用户。
过程汇总如图：
这就是一个比较有趣且好玩的Agent实践案例。
类似的项目还有很多，如：ChatDev、AutoGPT、GPT-engineer
4. 如何上手学习
LLM是核心，底层是Transformer和LLaMA，搞定就ok，当然Attention可以作为知识扩展进行学习。
感知部分是多模态，涉及的就是深度学习里的强化学习。
参考
- 动画科普AI Agent
- AI Agent（或者LLM Agent）深度讲解
- LLM Powered Autonomous Agents
- AI Agent，为什么是AIGC最后的杀手锏？