一文搞懂AI Agent、LLM和RAG那些事儿

随着人工智能技术的快速发展，AI Agent已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它不仅能够提高工作效率，还能提供个性化服务，增强用户体验。它的流行也反映了人工智能技术在不断进步，以及人们对智能化解决方案的迫切需求。小智通过本篇文章给大家分析一下AI Agent相关知识。希望能给大家带来些帮助。

AI Agent的定义人工智能体的概念人工智能体（AI Agent）是一种模拟人类智能行为的计算实体，它能够独立感知环境、做出决策并执行任务，以完成既定目标。这些智能体通常具备自主性、反应性、主动性、推理和学习能力，能够与人类或其他智能体进行交互，并适应不断变化的环境。AI Agent与LLM、RAG的区别和联系很多人都不知道这三者之间的区别与联系，今天给大家罗列一下

特性	AI Agent	LLM（大语言模型）	RAG（检索增强生成）
定义	能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能实体。	基于海量文本数据训练的深度学习模型。	结合了外部信息检索与大型语言模型生成能力的技术。
功能	独立思考、调用工具来逐步完成给定目标。	生成自然语言文本、深入理解文本含义、处理各种自然语言任务。	处理复杂的信息查询和生成任务，增强AI模型的检索和生成能力。
应用示例	月之暗面科技有限公司开发的智能助手。	Chat GPT、文心一言、通义千问等。	文心一言的插件服务，支持把实时又或者私有化知识提供给LLM。
知识来源	动态的，可以实时更新。	预先训练好的内容，时效性不强。	通过检索外部数据增强知识库。
优势	能够实时调用和处理信息。	强大的语言理解和生成能力。	结合检索和生成，提高信息查询和生成质量。
局限性	需要实时更新和维护。	知识可能存在局限性，时效性不强。	依赖于外部数据的质量和相关性。
图片说明

通过上述表格，相信大家已经对AI Agent、LLM和RAG的相关知识和概念有了整体的理解。那么他们之间的关系又是怎样的？

AI Agent通常被视为基于LLM的智能体，它们利用LLM的语言能力，并增加了自主规划和执行任务的能力。RAG则可以看作是LLM的一种应用扩展，它通过检索来增强LLM的生成能力，而AI Agent则进一步增加了使用外部工具和资源的能力。

AI Agent的基础架构

AI Agent的基础架构可以看作是其“智能”的骨架，就像人类通过思考、记忆、使用工具和采取行动来完成目标一样。这个架构不仅让AI Agent能够响应环境，还能主动采取行动以实现既定目标。接下来就让我们一起逐一看看这些构件是如何协同工作的吧！！！规划（Planning）

规划是AI Agent的大脑。

规划涉及到设定目标、制定策略和分解任务。就像我们去旅行前会规划路线一样，AI Agent在执行任务前也会制定一个行动方案。这个过程可能包括确定子目标、评估可能的行动路径和预测结果。一个好的规划能力使AI Agent能够在多变的环境中灵活应对，有效地达成目标。

步骤	描述	行动方案
1	确定子目标	将主要目标拆解为可操作的子目标，例如，若主要目标是“增加用户满意度”，子目标可能包括“提高响应速度”和“提升服务质量”。
2	评估资源	审视当前可用的资源和限制，如时间、预算、工具和数据。
3	识别行动路径	列出实现每个子目标可能的行动路径，例如，为了“提高响应速度”，可能的行动路径包括优化工作流程和增加客服人员。
4	预测结果	对每个行动路径预测可能的结果和潜在影响，考虑短期和长期效果。
5	选择最佳路径	基于预测结果，选择最有可能成功的行动路径，并制定实施计划。
6	制定时间表	为行动计划的每个步骤设定明确的时间表和截止日期。
7	分配责任	确定谁负责执行计划的每个部分，并分配必要的资源。
8	监控和调整	实施计划后，持续监控进度和结果，必要时进行调整以适应环境变化。
9	评估和反馈	在行动完成后，评估结果与预期目标的匹配度，并收集反馈以改进未来的规划。

记忆（Memory）

记忆是AI Agent的经验库。

记忆允许Agent存储和回忆过去的信息。这不仅包括对之前交互的记忆，还包括从经验中学习到的知识。就像我们依赖记忆来识别老朋友或回忆学过的知识，AI Agent依赖记忆来提供一致性和个性化的响应。记忆系统让Agent能够基于历史数据做出更明智的决策。

工具（Tools）

工具是AI Agent的手臂和工具箱。

工具指的是Agent用来完成任务的各种资源和API。这可以是访问数据库、调用外部服务或使用特定软件的能力。就像我们使用螺丝刀来修理东西，AI Agent使用工具来扩展其能力，完成更复杂的任务。

工具类型	工具名称	用途
搜索引擎	Google搜索	获取最新信息
代码执行	Python REPL	执行代码任务
复杂计算	Wolfram Alpha	进行复杂的数学计算
外部API	各种数据服务API	获取特定信息，如天气、新闻、数据库内容
文件处理	PDF阅读器、Office文件处理工具	阅读和分析用户上传的文件
自然语言处理	NLP库（如spaCy、NLTK）	理解和生成自然语言
机器学习框架	TensorFlow、PyTorch	训练和部署机器学习模型
自动化工具	RPA软件（如UiPath、Blue Prism）	自动化业务流程
数据库管理	MySQL、MongoDB、Oracle	存储和查询数据
云计算服务	AWS、Azure、Google Cloud	提供计算资源和各种云服务

以上这些工具的智能使用是AI Agent``高效工作的关键，它们使得AI Agent能够处理多样化的任务，如数据分析、内容生成、自动化控制等。通过集成这些工具，AI Agent可以提供更加强大和灵活的服务。行动（Action）

行动是AI Agent的执行阶段，是其规划和决策的最终体现。在这个阶段，Agent将规划转化为具体的动作，比如发送邮件、更新数据库或控制设备。

就像我们根据计划采取行动一样，AI Agent的行动是其智能的直接展示。行动的有效性直接关系到Agent是否能够成功完成任务。

任务序号	任务描述	优先级	截止日期	状态
1	完成项目需求文档的编写	高	2024-10-05	未开始
2	参加团队会议讨论产品发展方向	中	2024-10-03	未开始
3	跟进客户反馈并更新问题追踪列表	低	2024-10-04	进行中
4	准备季度业务回顾报告	高	2024-10-10	未开始
5	与设计团队沟通确定UI/UX最终方案	中	2024-10-08	待定

创建了一个待办任务，可根据实际情况调整任务的描述、优先级和截止日期。完成任务后，可以在状态栏标记为“已完成”。

AI Agent的工作示例为了让大家能够更好地理解AI Agent，我将举例来说明，比如，我想要预订一个餐厅，需要AI Agent来帮忙。下面是一个AI Agent预订餐厅的工作示例，包括步骤分析、任务拆解和执行过程的表格：

步骤	任务拆解	执行过程
1	确认预订需求	AI Agent询问用户预订餐厅的具体需求，包括日期、时间、人数和偏好（如菜品类型、餐厅位置等）。
2	搜索餐厅	根据用户提供的信息，AI Agent搜索符合条件的餐厅列表。
3	评估餐厅选项	对搜索结果进行评估，考虑价格、用户评价、地理位置等因素。
4	选择餐厅	根据评估结果，选择最符合用户需求的餐厅。
5	检查餐厅可用性	AI Agent检查所选餐厅在用户指定的时间是否可用。
6	执行预订	如果餐厅可用，AI Agent进行预订，并输入必要的预订信息。
7	确认预订	AI Agent获取餐厅的预订确认，并记录预订详情。
8	反馈用户	将预订成功的信息反馈给用户，包括餐厅名称、地址、预订时间等。
9	设置提醒	AI Agent设置提醒，确保用户不会错过预订时间。
10	后续服务	根据用户需求，AI Agent提供额外服务，如交通安排或餐后活动建议。

可以看出这个表格超周全，展示了AI Agent在预订餐厅任务中的每一步行动，从理解用户需求到提供后续服务的完整流程。简直棒极了！

AI Agent在To B产品中的应用在To B产品中，AI Agent可以极大地提升工作效率和质量，尤其是在生成工作报告这类场景中。以下是AI Agent在生成工作报告场景中的应用，以及构建工作报告智能体的框架。生成工作报告的场景在To B产品中，AI Agent可以极大地提升工作效率，尤其是在生成周期性工作报告方面。以下是通过AI Agent自动生成工作报告的场景：

需求理解：AI Agent首先与用户进行交互，理解工作报告的详细要求，包括报告类型（周报、月报）、时间范围、关键绩效指标（KPIs）等。
数据收集：AI Agent自动从企业的CRM系统、项目管理系统、销售数据库等来源收集相关数据。
内容撰写：利用收集到的数据，AI Agent根据预设的模板和格式撰写工作报告，包括客户联系情况、商机推进状态、成交业绩等。
报告优化：AI Agent对报告内容进行优化，确保语言流畅、数据准确、格式一致。
选择汇报人：AI Agent根据员工的汇报关系，确定工作报告的接收人。
报告提交：AI Agent将完成的工作报告提交给指定的汇报人，并记录提交日志。
反馈迭代：根据汇报人的反馈，AI Agent对报告内容进行调整和优化，以提高未来报告的质量。

工作报告智能体的构建框架构建工作报告智能体的框架可以包括以下几个关键组件：规划（Planning）：

任务拆解：将“生成工作报告”的任务拆解为数据收集、内容撰写、选择汇报人、报告提交等子任务。
流程设计：设计一套逻辑流程，确保从数据收集到报告提交的每一步都能顺利执行。

工具（Tools）：

数据接入：通过API接入企业的CRM系统、数据库等，获取必要的业务数据。
业务执行：利用工作报告应用的API，实现报告的“填写”和“提交”操作。

记忆（Memory）：

历史分析：分析员工过去的工作报告，提取风格、格式、周期、汇报人等特征信息。
长时记忆：将提取的特征信息存储为长时记忆，用于个性化报告撰写。

行动（Action）：

自动执行：在报告生成后，自动执行提交操作，确保报告按时提交给相关人员。
定时任务：设置定时任务，定期自动触发工作报告的生成和提交流程。

通过这个框架，AI Agent能够自动化地完成工作报告的生成和提交任务，从而提高员工的工作效率，让员工能够将更多的时间和精力投入到其他增值活动中。

总结通过探索AI Agent的学习和研究，让我体会到了人工智能在自动化和效率提升方面的巨大潜力。通过实践，也学会了将AI Agent融入到不同的业务场景中，推动一些实际工作中决策的制定和客户体验。以上就是小智和大家的分享，通过这篇文章想必大家和我一样对智能体有了更全面的认识和体验。如果觉得我的文章对你有帮助的话，请不要吝啬你的点赞、在看和转发。欢迎大家关注我的公众号小智AI指南。