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Agent一词起源于拉丁语中的Agere,意思是“to do”。在LLM语境下,Agent可以理解为在某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。
Agent并非ChatGPT升级版,它不仅告诉你“如何做”,更会帮你去做。如果Copilot是副驾驶,那么Agent就是主驾驶。
自主Agent是由人工智能驱动的程序,当给定目标时,它们能够自己创建任务、完成任务、创建新任务、重新确定任务列表的优先级、完成新的顶级任务,并循环直到达到目标。
Agent = LLM+Planning+Feedback+Tool use
感知(Perception)→ 规划(Planning)→ 行动(Action)
Agent通过感知从环境中收集信息并提取相关知识。然后通过规划为了达到某个目标做出决策。最后,通过行动基于环境和规划做出具体的动作。Policy是Agent做出行动的核心决策,而行动又为进一步感知提供了观察的前提和基础,形成了一个自主的闭环学习过程。
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