Balinder Walia
什麼是人工智慧代理？
AI 代理代表了我們與人工智慧互動方式的根本轉變。與簡單地響應單一提示併產生單一輸出的傳統人工智慧模型不同，人工智慧代理是能夠感知環境、推理複雜問題、制定計劃並採取行動以實現特定目標的自主系統。他們以連續迴圈的方式運作，根據反饋和新資訊調整自己的行為。
標準大語言模型 (LLM) 和 AI 代理之間的區別類似於計算器和人類問題解決者之間的區別。計算器執行您請求的操作；人類確定需要什麼操作，收集所需的資訊，執行步驟，評估結果，並在出現問題時調整方法。人工智慧代理為軟體系統帶來了這種程度的自主權。
核心架構：感知-推理-行動迴圈
每個 AI 代理，無論其具體實現如何，都在反映生物和人工智慧系統中認知過程的基本迴圈上執行。
感知
感知層是代理從其環境獲取資訊的方式。這包括：
- 使用者輸入：自然語言指令、查詢或操作員的反饋
- 工具輸出：代理啟動的 API 呼叫、資料庫查詢、檔案讀取或 Web 搜尋的結果
- 環境訊號：系統指標、錯誤訊息、狀態程式碼和其他上下文資訊
- 記憶體檢索：從代理的短期或長期記憶體儲存中調出相關資訊
推理
推理引擎是 AI 代理的認知核心。現代智慧體使用大型語言模型作為推理支柱，利用其理解上下文、得出推論和生成結構化計劃的能力。推理過程涉及：
- 情況評估：瞭解任務的當前狀態、已完成的內容以及剩餘內容
- 目標分解：將複雜目標分解為可管理的子任務
- 策略選擇：選擇最合適的方法從可用選項中選擇
- 風險評估：預測潛在故障並規劃意外事件
規劃
代理根據推理制定行動計劃。這可能是簡單的單步操作，也可能是複雜的多步策略。 高階代理使用思想鏈推理、思想樹探索或計劃和執行框架等技術來制定穩健的行動計劃。
操作
操作層是代理與外部世界互動的地方。操作可包括：
- 工具呼叫：呼叫 API、執行程式碼、查詢資料庫或瀏覽網頁
- 通訊：傳送訊息、生成報告或請求人工輸入
- 狀態修改：更新檔案、建立資源或修改配置
- 委派：將子任務分配給多代理系統中的其他代理
AI 代理型別
AI 代理可根據其架構複雜性和決策方法進行分類。
Reactive 代理
Reactive 代理以簡單的刺激響應模式執行。他們將感知的輸入直接對映到行動，而不維護世界的內部模型。雖然能力有限，但反應式代理速度快、可預測，並且對於聊天機器人路由或簡單的自動化觸發器等明確定義的任務很有用。
慎思代理
慎思代理維護其環境的內部表示並使用顯式推理來規劃操作。他們可以預測後果、評估權衡並追求長期目標。大多數基於 LLM 的現代代理都屬於這一類，它們使用思維鏈推理來解決複雜的問題。
混合代理
混合架構結合了反應式和審議式方法。快速、反應性的響應處理常規情況，而深思熟慮的系統則處理新穎或複雜的場景。這反映了人類如何自動處理熟悉的任務，同時對不熟悉的挑戰進行更深入的思考。
多代理系統
多代理系統涉及多個 AI 代理協作，每個代理都有專門的角色。例如，研究代理可能會收集資訊，分析代理可能會處理資訊，而寫作代理可能會產生最終輸出。 多代理架構支援並行處理、專業化和複雜的工作流程編排。
基於 LLM 的代理和工具使用
大型語言模型的出現改變了 AI 代理的開發。 LLMs 為代理提供了前所未有的自然語言理解、推理能力以及生成結構化輸出（包括程式碼和 API 呼叫）的能力。
工具使用的工作原理
工具使用或函式呼叫是允許基於 LLM 的代理與外部系統互動的關鍵功能。該過程的工作原理如下：
- 工具定義：以結構化格式向 LLM 描述可用工具，包括其名稱、描述和引數模式
- 關於工具的推理：處理任務時，LLM 確定哪些工具相關以及要提供哪些引數
- 結構化輸出：LLM 生成結構化工具呼叫（通常為 JSON），指定工具名稱和引數
- 執行：編排層執行工具呼叫並將結果返回到 LLM
- 解釋：LLM 處理工具輸出並決定是否採取進一步操作或提供最終響應
通用工具類別
代理通常可以訪問以下類別中的工具：
- 資訊檢索：Web 搜尋、資料庫查詢、文件讀取、 API 呼叫
- 計算：程式碼執行、數學計算、資料分析
- 通訊：電子郵件傳送、訊息傳遞、通知系統
- 檔案操作：讀取、寫入和修改檔案和文件
- 系統操作：流程管理、部署、基礎設施控制
AI 代理中的記憶體系統
記憶體是將真正的自主代理與無狀態模型區分開來的因素。人工智慧代理使用多種型別的記憶來維護上下文並從經驗中學習。
短期儲存器（工作儲存器）
短期儲存器儲存當前任務的即時上下文，包括對話歷史記錄、最近的工具輸出和中間結果。在基於 LLM 的代理中，這通常透過上下文視窗、模型在每個推理步驟處理的訊息序列和工具結果進行管理。
長期記憶體
長期記憶體在單個對話或任務會話之後仍然存在。它使代理能夠回憶過去的互動、學到的偏好和積累的知識。常見實現包括：
- 向量資料庫：儲存過去互動的嵌入以進行語義檢索（使用 Pinecone、Weaviate 或 ChromaDB）
- 結構化儲存：用於事實資訊和使用者偏好的資料庫或鍵值儲存
- 基於檔案的儲存器：代理程式讀取和更新以維護跨會話狀態的持久檔案
情景儲存器
情景儲存器記錄特定的經驗及其結果，使代理程式能夠從過去的成功和失敗中學習。當遇到類似情況時，代理可以檢索相關事件並應用吸取的經驗教訓，從而隨著時間的推移提高效能。
流行的 AI 代理框架
已經出現了一些框架來簡化 AI 代理的開發和部署。
LangChain 和 LangGraph
LangChain 提供了用於構建 LLM 支援的應用程式的綜合工具包，而 LangGraph 則提供了基於圖形的框架，用於建立有狀態的多步驟代理工作流程。 LangGraph 特別適合具有條件分支和並行執行路徑的複雜代理架構。
CrewAI
CrewAI 專注於多代理編排，允許開發人員定義具有特定角色、目標和工具的代理團隊。代理透過結構化工作流程進行協作，並內建對委派、任務依賴性管理和人機互動的支援。
AutoGen
Microsoft 的 AutoGen 框架支援建立可透過自然語言對話進行協作的對話式 AI 代理。它支援複雜的多代理對話、程式碼執行和人工監督，這使其對於軟體開發和研究任務特別有用。
Claude Agent SDK
Anthropic 的 Claude Agent SDK 提供了用於構建由 Claude 支援的生產級 AI 代理的工具。它提供結構化工具使用、多輪對話管理以及專為企業部署設計的安全控制。
實際應用
AI 代理正在透過自動化以前需要人工判斷和協調的複雜工作流程來改變行業。
客戶服務
AI 代理透過訪問知識庫、處理訂單、升級複雜問題以及在多個互動中維護對話上下文來處理客戶查詢。他們將響應時間從幾小時縮短到幾秒鐘，同時保持個性化的服務質量。
軟體開發
Claude Code、GitHub Copilot Workspace 和 Devin 等編碼代理可幫助開發人員瞭解需求、編寫程式碼、執行測試、除錯問題和部署解決方案。它們加快了開發週期，同時透過自動審查保持程式碼質量。
資料分析
AI 代理可自動建立資料管道、執行探索性分析、生成視覺化並生成見解報告。他們可以查詢資料庫、處理電子表格並連線到商業智慧工具以提供可操作的情報。
業務運營
運營 AI 代理可自動執行發票處理、合同審查、合規性監控和供應鏈最佳化。它們與 ERP、CRM 和 HRIS 等企業系統整合，以簡化端到端業務流程。
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- 整合服務：我們將 AI 代理與您的現有系統整合，包括 CRM、ERP、資料庫、API 和通訊平臺
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