【愚公系列】《AI Agent技术、应用与商业》005-基于 LLM 的 Al Agent 形态与特点

🚀前言

随着大语言模型（LLM）的迅速发展，基于LLM的智能代理（AI Agent）正在各个领域展现出前所未有的潜力。这些智能代理不仅能够理解和生成自然语言，还能在复杂的对话中进行人机交互，极大地提升了用户体验和工作效率。但究竟，这些基于LLM的智能代理具备哪些独特的形态与特点呢？

在本篇文章中，我们将深入探讨基于LLM的智能代理的不同形态，包括其设计理念、功能特点以及实际应用场景。我们将分析这些智能代理如何利用强大的语言处理能力，支持从日常生活的智能助手到专业领域的决策支持系统等多种应用。通过对这些特征的研究，您将能够更好地理解LLM在智能代理领域的革命性影响以及未来的发展趋势。

🚀一、基于 LLM 的 Al Agent 形态与特点

所谓基于 LLM的 AI Agent(LLM-based Agent)，就是基于 LLM 的人工智能体，它可以感知环境、进行决策和执行动作，从而为客户提供自然语言处理、语音识别、自动化回复等服务，帮助企业提高客户满意度和运营效率。LLM作为“大脑”，为当代 AIAgent提供了强大的逻辑思考等能力。

🔎1. 从 LLM 说起

🦋1.1 LLM的定义与功能

LLM（大型语言模型）是一种基于神经网络的自然语言处理（NLP）技术，能够学习和预测自然语言文本的规律和模式。它通过大量文本数据的训练，不仅能够生成自然语言文本，还能深入理解文本含义，处理各种自然语言任务，如文本摘要、问答、翻译等。简单来说，LLM就是一个能够理解和生成自然语言的AI程序。

🦋1.2 LLM的工作原理

在LLM中，神经网络模型通过学习大量的语料数据，自动提取自然语言文本中的特征和模式，从而实现自然语言的理解和生成。其基本思想是将自然语言文本看作一种序列数据，例如单词序列或字符序列。神经网络模型通过输入这些序列数据，并进行多层神经元的计算和转换，生成对应的输出序列。

🦋1.3 神经网络结构

LLM通常采用以下几种神经网络结构来处理序列数据的信息：

• 循环神经网络（RNN）
• 长短期记忆网络（LSTM）
• 门控循环单元（GRU）

这些结构能够有效地处理和学习序列数据中的依赖关系和上下文信息。

🦋1.4 LLM的发展历程

LLM的发展源远流长，早在20世纪80年代，科学家们就开始尝试用神经网络处理自然语言，但受限于计算机硬件和数据资源，当时仅能处理简单任务。随着技术的进步，深度神经网络开始应用于自然语言处理。以下是LLM的一些重要发展节点：

• 2013年：Tomas Mikolov等人推出RNNLM，能够预测和生成文本。
• 2014年：Bengio等人提出LSTMLM，解决了RNNLM存在的问题。
• 2017年：谷歌的Transformer架构为后来的LLM奠定基础。
• 2018年：OpenAI推出GPT模型，参数达1.17亿个，表现优异。
• 2019年：第二代GPT模型问世，参数增至15亿个，文本生成能力更强。
• 2022年：ChatGPT引发全球关注。
• 2023年10月：公开资料显示，国内已有超过200个LLM。

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🦋1.5 LLM的主要算法

LLM的主要算法包括：

• 神经网络架构：如RNN、LSTM、GRU、Transformer等。
• 词向量表示：如Word2Vec、GloVe等。
• 模型训练：基于大规模语料数据进行训练。
• 模型评估：通过多种指标评估模型性能，如准确率、召回率、F1值等。

🦋1.6 LLM的特点

与传统的自然语言处理技术相比，LLM具有以下几个显著特点：

• 数据驱动：需要大量的语料数据进行训练和优化，学习自然语言的规律和模式。
• 端到端学习：直接从原始文本数据中学习，不需要进行人工特征工程或规则设计。
• 上下文感知：能够根据上下文信息生成自然语言文本，实现更加准确和连贯的响应。
• 通用性：可以应用于多种自然语言处理任务，例如文本分类、机器翻译、聊天机器人等。

🦋1.7 LLM的能力

LLM具备多种能力，为AI Agent的构建提供了坚实的基础：

• 内容生成：生成高质量的自然语言文本。
• 语义理解：深入理解文本的语义和上下文。
• 逻辑推理：进行逻辑推理和判断。
• 多语言处理：支持多种语言的处理和生成。
• 情感分析：分析和理解文本中的情感倾向。
• 自我学习：通过持续学习和优化，不断提升模型性能和能力。

🔎2.基于 LLM 的 AI Agent 的特点

宏观上讲，AI Agent（人工智能代理）可以视为一种智能生命体，具有脱离人类控制、实现自主决策和任务执行的能力。在LLM（大型语言模型）背景下，AI Agent被定义为一种能够自主感知、理解、规划决策，并执行复杂任务的智能系统。AI Agent能够通过独立思考和工具调用逐步完成给定目标，而无需人类指定每一步的操作。它不仅能告诉你“如何做”，还能够亲自去完成任务。若将Copilot视为副驾驶，那么AI Agent就相当于主驾驶。

🦋2.1 最简单的 AI Agent 表达式

在具体行动中，一个精简的AI Agent决策流程通常包括三步：感知（Perception）、规划（Planning）和行动（Action），统称为PPA模型。此流程类似于人类“做事情”的过程。

1. 感知（Perception）: AI Agent从环境中收集信息，并提取相关知识的能力。
2. 规划（Planning）: 为了某一目标，AI Agent根据收集的信息做出决策的过程。
3. 行动（Action）: 基于规划和环境的分析，AI Agent执行特定的动作。

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这种决策流程体现了从实践到认知的闭环：AI Agent通过感知获取信息，再通过规划做出决策，最后通过行动完成任务。行动所带来的观察（Observation）又会成为后续感知的依据，进而形成自主学习的闭环。这个过程就像人类从实践到认知的循环学习，既需要理论指导，也需实践验证。

1、AI Agent的特性

AI Agent的一些关键特性，包括：

• 自主性：能够独立做出决策并执行任务。
• 感知能力：具备从环境中获取信息的能力。
• 学习能力：通过交互和反馈进行自我优化和学习。
• 适应性：能够根据变化的环境调整行动策略。
• 交互性：能够与人类及其他系统进行有效互动。
• 目标导向性：具有明确的目标，并能围绕目标进行规划和行动。

如果一个系统能够自主决策并具备学习和适应能力，且能在其环境中独立操作，那么它就可以被视为一个AI Agent。在这个广义的定义下，AI Agent的应用环境更加宽泛，种类也更加多样。

2、基于 LLM 的 AI Agent的特征

在研究基于LLM的AI Agent时，首先要确认该系统是否基于LLM构建，或是否引入了生成式AI技术。如果该系统能够智能地使用自然语言理解指令、提供信息、与用户互动并执行复杂任务，同时不断学习和优化其性能，那么它很可能是一个基于LLM的AI Agent。

AI Agent系统的架构通常包含两大部分：

1. Agent部分：相当于人类在物理世界中的角色，负责自主感知、决策和行动。
2. 环境部分：类似于物理世界中的外部环境，Agent通过与外部环境的交互来执行任务。

当前，基于LLM的AI Agent的主流架构逐渐趋向“Agent+LLM+记忆+规划+工具使用”的组合，每一部分都至关重要。例如，OpenAI提出的Agent架构包括记忆、规划、工具调用等功能模块，确保了Agent的自主决策和任务执行。

🦋2.2 基于 LLM 的 AI Agent的能力

随着LLM（大型语言模型）技术的不断发展，基于LLM的AI Agent在语言理解和生成方面展现了前所未有的能力，使其在多个应用场景中表现出色。以下是基于LLM的AI Agent所具备的核心能力：

• 深度语言理解：能够理解语言中的细微差别，识别语境、双关语、成语及特定行业术语。
• 高级文本生成：不仅能够根据上下文生成连贯的文本，还能调整语气和风格，以适应不同的交流目的。
• 上下文维持：在对话过程中，AI Agent能够记住之前的对话内容和用户意图，从而保持对话的连贯性和自然性。
• 智能问答：快速响应用户查询，提供准确答案，并在必要时深入展开交流。
• 摘要与概括：能够阅读长篇文本并生成精炼的摘要或要点。
• 语言翻译：在不同语言之间进行高效、准确的翻译。
• 信息检索与整合：通过查询网络、数据库等资源，检索所需信息并整合为全面的答案。
• 写作与内容创作：帮助用户撰写创意文案、报告、代码或创作诗歌与故事。
• 情绪识别与响应：根据用户的情绪倾向调整回应方式，提供更人性化的互动体验。
• 自我学习与优化：通过与用户的互动和训练数据不断改进，提升系统性能和用户体验。
• 逻辑推理与问题解决：根据已有信息进行推理，解决问题并提供有效的建议。
• 任务规划：能够将复杂目标拆解为可执行的任务并制定执行计划。
• 策略优化：在博弈、优化等场景中学习并调整策略，寻找最优解。
• 个性化服务：根据用户行为和偏好提供定制化的服务和建议。

这些能力结合在一起，使得基于LLM的AI Agent成为强大的智能助手，适用于客户支持、文本分析、内容创作等领域，能够处理和生成复杂的语言信息。

🦋2.3 基于 LLM 的 AI Agent 的属性特征

随着人工智能技术的发展，尤其是在大型语言模型（LLM）时代，许多AI工具已经具备了初步的Agent能力。并且，随着LLM快速走向端侧，更多智能终端硬件和移动软件应用正在升级为AI Agent。从自动化角度而言，尽管AI工具（包括机器人和Agent）都旨在自动化任务，但AI Agent具有一些独特的关键特征，将其与传统的AI软件区分开来。

基于LLM的AI Agent，通常具备以下特征：

1. 感知 (Perception) AI Agent可以通过传感器或数据输入感知环境或上下文，并根据感知的信息做出响应。例如，自动驾驶汽车通过雷达和摄像头感知周围的环境，进而做出决策。
2. 推理 (Reasoning) 基于收集到的信息，AI Agent进行决策。这可以是简单的if-else逻辑规则，也可以是复杂的机器学习算法。推理能力使得AI Agent能够在面对复杂问题时进行深入分析，做出合理决策。
3. 动作 (Action) AI Agent会根据其决策采取行动以达成目标。例如，保姆机器人可能会把餐盘放回厨房，自动驾驶汽车可能会调整速度或转向。AI Agent的行动是根据感知和推理的结果来执行的。
4. 学习 (Learning) AI Agent通常具备机器学习能力，能够根据新的数据不断优化自身的响应。学习过程可以是显式的（通过训练数据），也可以是隐式的（通过与用户交互）。通过不断的学习，AI Agent可以逐渐提高执行任务的效率和质量。
5. 适应性 (Adaptivity) AI Agent能够根据环境变化和任务需求动态地调整行为策略和知识结构。这种适应性使得AI Agent能够在复杂的、变化的环境中完成任务。
6. 交互性 (Interactivity) AI Agent能够与环境、人类和其他AI Agent进行信息和社会交互。它可以感知外界信息、理解人类指令与反馈，并据此调整行为和决策。AI Agent通过交互完成任务，能够与用户或其他AI Agent协作。
7. 自主性 (Autonomy) AI Agent具有自主决策的能力，能够在没有人工干预的情况下，根据自己的感知、知识和目标独立做出决策并执行任务。这使得AI Agent在功能上与传统软件有所不同，具有更高的独立性。
8. 目标驱动 (Goal-directed) AI Agent的行为是为了实现特定目标而做出的决策。无论是完成任务、优化性能还是最大化收益，目标导向是AI Agent行为的核心动力。目标可以是预设的，也可以是AI Agent在执行过程中自主学习的。
9. 连续性 (Continuity) AI Agent在一个连续的时空中进行感知、思考和行动。与单一事件反应不同，AI Agent的智能行为是一个持续过程，能够在长期任务中保持连贯性与一致性。
10. 限定合理性 (Bounded Rationality) 由于计算资源、知识信息、决策时间等限制，AI Agent的决策通常不是寻求理论上的最优解，而是在一定的约束条件下，追求一个满意的解。这种局限性表明，AI Agent并非万能，它的决策过程需要在现实约束中进行优化。

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🦋2.4 基于 LLM 的 AI Agent 的应用特色

基于LLM的AI Agent系统在理解、生成、交互及应用方面展示了与传统系统不同的特点，具体如下：

1. 强大的语言理解和生成能力 得益于海量语料的预训练，LLM具备了深厚的语言理解能力，能够准确理解语言中的语法、语义和语用等层次的内容，甚至在某些领域，超越人类水平。
2. 广博的知识储备 LLM从大规模文本数据中学习，涵盖各个领域的海量知识。这使得基于LLM的AI Agent能够对各种话题进行分析、讨论和问答，表现出类似通才的博学和智慧。
3. 出色的少样本学习能力 基于预训练的语言知识，LLM具备较强的少样本学习能力，能够通过少量示例理解新的任务要求并生成相关内容。AI Agent能够灵活适应新场景和指令，展现出广泛的应用潜力。
4. 语境理解和一致性 LLM能够理解上下文信息，生成连贯一致的多轮对话。AI Agent能够记住之前的对话内容并根据语境进行合理回应，使交互更加自然、流畅。
5. 逻辑推理与常识运用 LLM在大量文本学习中积累了逻辑推理规则和常识知识，这使得基于LLM的AI Agent能够在面对需要推理和综合分析的问题时，运用这些能力做出合理判断。
6. 自主与实时响应 AI Agent能够独立思考并逐步调用工具完成任务。它具有实时响应能力，能够迅速对客户的需求或问题作出回应，体现出高效的任务执行能力。
7. 自我学习 基于LLM的AI Agent具有自我学习的能力，能够通过不断与用户交互或接收新的数据，优化和提高自身的性能和效率。
8. 多任务处理 通过提示工程等技术，LLM能够同时处理多种任务需求，如问答、写作、摘要、翻译、编程等。这使得基于LLM的AI Agent成为一个全能型智能助手，适应广泛的场景和需求。

🦋2.5 基于 LLM 的 AI Agent 的应用优势

这些特色使得基于LLM的AI Agent在多个应用领域具有显著优势，如：

• 开放域交互：能够处理各种不确定性和开放性任务，适应不同领域的挑战。
• 个性化适配：根据用户需求和行为进行动态调整，提供定制化服务。
• 价值观与伦理对齐：在决策和执行中能够考虑道德与伦理问题，避免产生负面影响。
• 创新思维：具备创新性地解决问题的能力，不仅限于既定规则。
• 智能化服务：在多个领域（如客户服务、技术支持等）提供智能化解决方案。
• 人机交互：通过流畅的对话和交互实现自然的沟通与协作。
• 智能决策：具备高效的决策支持系统，能够为用户提供精准建议。
• 数据驱动：依托海量数据进行分析与决策，产生高度精确的结果。
• 广泛场景应用：无论是教育、医疗、金融还是其他领域，基于LLM的AI Agent均具备广泛的应用潜力。

这些优势不仅能够提升组织的业务效率和用户体验，还推动了AI技术在智能化水平、交互体验和任务适应性等方面的突破性进展，开辟了人机交互的新范式。

随着LLM的不断进化，以及与知识表示、多模态感知、持续学习等技术的深度融合，LLM驱动的AI Agent有望在更多领域发挥重要作用，成为人类认知智能的重要助手。然而，LLM仍面临计算与存储效率、推理解释能力和知识更新等方面的挑战，这些问题将成为下一步的研究重点。

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🔎3.LLM 成为 AI Agent 的全新大脑

我们提到过AI Agent的五个特征，现在我们将重点讨论基于LLM的AI Agent所具备的四大关键特征：自主性、反应性、主动性和社交能力。这些特征使得LLM成为AI Agent的全新大脑，具备了显著的智能表现和适应能力。接下来，我们将详细探讨这四大特征，解释为什么LLM能够成为AI Agent的核心。

🦋3.1 自主性 (Autonomy)

自主性是指AI Agent在没有人类或其他外部干预的情况下独立运行，并对其行动和内部状态拥有一定控制能力。基于LLM的AI Agent不仅能按照明确指令完成任务，还能展现出独立发起和执行任务的能力，从而体现出自主探索和决策的能力。

• 自主探索和决策：例如，AutoGPT等应用可以在没有明确指示的情况下，根据提供的任务和工具，自主制定执行计划并实施，从而达到最终目标。
• 生成文本参与对话：LLM能够在没有明确步骤指导的情况下，通过生成像人类一样的文本参与对话，并执行各种任务，这展示了其高度的自主性。
• 自适应能力：根据环境输入的变化，LLM能够动态调整其输出内容，体现了一定的自适应能力。
• 创造力：LLM展现出在没有程序指导的情况下提出创新的想法、故事或解决方案，这进一步证明了其自主性。

LLM在这一领域的表现，使得AI Agent能够更自主地执行任务，提升了其独立性的特征。

🦋3.2 反应性 (Reactivity)

反应性是指AI Agent能够迅速感知环境中的变化，并快速做出反应。与传统语言模型相比，基于LLM的Agent通过结合多模态技术，可以扩展其感知空间，除了文本输入外，还能处理来自视觉、听觉等环境信息。

• 感知与反应：LLM的反应性提升了Agent与物理环境的互动能力，使其能够更有效地执行任务，特别是在面对动态和变化的环境时。
• 多模态融合：通过结合视觉、听觉等信息，LLM能够在更复杂的场景中进行决策和操作，提供比传统AI系统更高效的响应。
• 响应延迟：尽管使用多模态信息会引入中间步骤，例如将想法或计划转化为具体操作，但这也与人类的思维模式相符，即“先思考后行动”。这种延迟对于许多应用来说是可以接受的。

总的来说，LLM显著提升了Agent的反应速度和对复杂环境的处理能力。

🦋3.3 主动性 (Proactivity)

主动性指的是Agent不仅对环境做出反应，还能主动采取行动，以实现目标或适应环境的变化。基于LLM的Agent能够主动进行推理、制定计划，并采取措施，展示其目标导向的行为。

• 推理与计划：通过给LLM提供指令，如“让我们一步步地思考”，可以激发其推理能力，进行逻辑推理和数学推理，这体现了其主动性。
• 任务分解与目标重拟：LLM能够根据目标重新调整任务分解的策略，并根据环境变化及时调整行动计划，这对于增强Agent的主动性至关重要。
• 隐式生成意图：尽管LLM的标记预测机制本身并不直接具备意图或愿望，但它能隐式地生成相关的状态表征并指导推理过程，这也增强了其主动性。

这种主动性使得基于LLM的AI Agent能够主动识别问题、规划解决方案，并采取措施执行，从而提升了任务完成的效率和质量。

🦋3.4 社交能力 (Social Interaction)

社交能力是指AI Agent能够通过自然语言与其他Agent或人类进行有效的互动。这种能力使得LLM成为AI Agent的社交大脑，能够支持复杂的交互和社交行为。

• 自然语言交互：LLM具有强大的自然语言处理能力，包括理解和生成文本。基于LLM的AI Agent可以与其他模型或人类进行流畅的对话，并以可解释的方式进行交互。
• 协作与竞争：LLM的社交能力不仅体现在与人的互动中，还包括与其他AI Agent之间的协作和竞争。例如，MetaGPT展示了LLM在团队协作中的应用，通过输入特定提示，LLM能够模拟多种角色，展示合作和竞争的社会行为。
• 模拟社会现象：通过将多个具有不同身份的Agent放在一个社会中，LLM能够模拟和观察新兴的社会现象，如GenerativeAgent中的社会互动。

这一社交能力使得LLM能够在基于LLM的AI Agent中展示出丰富的社交行为，从而增强其适应多样化社交场景的能力。

🔎4.为什么需要基于LLM的AI Agent

在复日大学NLP团队的论文《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》中，作者将NLP到AGI的发展路线划分为五个阶段：语料库、互联网、感知、具身和社会属性。根据这一发展路线，图展示了从NLP到AGI的演变。

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• 第二级：目前，LLM（大型语言模型）已达到这一阶段，具备了互联网规模的文本输入和输出能力。
• 第三级和第四级：如果将感知空间和行动空间赋予基于LLM的AI Agent，它们可以进一步发展，处理更复杂的任务，增强其感知和互动能力。
• 第五级：多个AI Agent通过互动和合作解决复杂任务，或模拟现实世界中的社会行为，进而可能达到AGI的水平。

随着ChatGPT的插件和函数调用功能的出现，人们开始关注LLM作为智能中枢架构的潜力。微软和Google也基于LLM发布了Copilot架构的应用程序，促使更多思考如何让LLM与外部复杂系统进行交互。GitHub上已经有一些项目（如LangChain）实现了这一能力，工具如AutoGPT和BabyAGI也开始展现其潜力。

LangChain是一个功能强大的LLM编程框架，专为开发人员提供了全面的工具和组件，简化了基于LLM的应用程序的开发过程。LangChain的“链”（Chain）概念为常规应用流程提供了标准化解决方案。基于LangChain开发的LLM应用有效诠释了Agent的特性，同时，ChatGPT的插件（如Code Interpreter）也能够展示这一点，体现了Agent在实际应用中的核心作用。

从这个角度来看，LLM可以被视为AI Agent的大脑，而Agent则是人工智能的“大脑”，两者共同进行推理、计划和行动。尽管LLM在其训练数据范围内表现出色，但其知识仅限于训练数据，并且会迅速过时。除此之外，LLM还存在以下缺点：

• 产生幻觉：模型有时会提供不真实或错误的信息。
• 结果不真实：模型的输出并不总是基于事实或可靠信息。
• 时事了解有限：模型无法提供最新信息或对当前事件的看法。
• 难以应对复杂计算：LLM在处理数学计算、逻辑推理等方面可能存在困难。

在这些限制下，AI Agent的角色尤为关键。AI Agent通过利用外部工具（如插件、集成API、代码库等），能够克服LLM的这些局限。比如：

• Google 搜索：获取最新信息
• Python REPL：执行代码
• Wolfram：进行复杂的计算
• 外部API：获取特定信息

LangChain为这些工具的调用提供了一个通用框架，使得用户能够轻松集成和管理各种工具的使用。AI Agent的出现，正是为了让人们能够利用LLM处理各种复杂任务，发挥其最大潜力。目前，通过多种架构与方法构建的行动类Agent和规划执行类Agent，已经能够处理十分复杂的任务。

🔎5.AI Agent如何工作

AI Agent通过感知环境、处理信息并采取行动来实现特定目标或任务。其工作流程通常包括以下步骤：

1. 感知环境：自主Agent首先需要收集有关环境的信息。可以通过传感器或从其他数据源收集信息来完成这一任务。
2. 处理输入数据：AI Agent对收集到的数据进行处理，组织数据，创建知识库或将信息转化为Agent能够理解和使用的内部表示形式。
3. 决策：基于其知识库和目标，AI Agent使用推理技术（如逻辑推理或统计分析）做出决策。此过程可能涉及应用预先设定的规则或使用机器学习算法。
4. 规划和执行操作：AI Agent根据做出的决策制定计划，并按步骤执行操作。这包括制定分步策略、优化资源分配并考虑各种限制和优先级。Agent根据其计划执行任务，并根据环境的反馈调整未来的行动或更新知识库。
5. 学习和改进：在执行任务后，AI Agent会通过反馈学习并提高性能。这个反馈循环帮助Agent逐步适应新的环境和情境。

总结来说，AI Agent通过收集和分析数据，依赖机器学习算法做出决策并采取行动，同时不断从经验中学习改进。通过这种反馈循环，Agent能够持续提高效率和适应变化。

在GPT-4基础上构建的AI Agent，其工作流程如图所示，展现了从感知到行动的完整过程。

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