掌握Agent核心：从LLM到智能决策，揭秘AI大模型应用开发新风口！
本文详细阐述了Agent（智能体）的概念、核心特征及其在复杂工作流程中的应用。Agent能独立完成任务，利用LLM进行决策，并通过工具与外部系统交互。特别适合处理复杂决策、规则爆炸和非结构化数据依赖的场景。文章还介绍了Agent的组成部分和编排模式，并强调了在AI大模型应用开发中的重要性，为读者提供了系统化的学习路线和资料，助力把握AI时代机遇。
1.什么是agent
定义：Agent(智能体）：指能够独立完成任务的系统。用户只需要给agent发送指令即可，agent自己思考并完成工作。
2.agent的核心特征
（1）利用LLM管理工作流程执行和决策：
Agent能识别工作流程何时完成，并在需要时主动纠正其行动。如果失败，也可以停止执行并将控制权转回给用户。
（2）访问各种工具与外部系统交互：既可以收集上下文，也可以采取行动，并根据工作流程的当前状态动态选择适当的工具。
Agent与传统应用的对比：
3.何时选择agent
Agent特别适合传统确定性和基于规则的方法不足的工作流程：
（1）复杂决策：无法通过分支判断做决定的需求，eg：客服问答
（2）规则爆炸：由于广泛而复杂的规则集而变得笨重的系统，使更新成本高或容易出错。
（3）严重依赖非结构化数据：涉及解释自然语言、从文档中提取含义或与用户进行对话交流的场景。
4.agent组成部分
Agent可以感知其环境，通过自己的决策和行动来改变环境，并通过学习和适应来提高其性能。由四个部分组成：
（1）规划
（2）记忆
（3）工具使用
（4）行动
5.agent编排模式
(1)单Agent模式：任务简单
(2)多Agent模式：目前的agentic系统
当系统面临以下挑战时，可以考虑拆分为多个Agent:
逻辑及其复杂：可以考虑将每个逻辑段分配给不同的Agent
工具过载：单个agent需要处理的工具太多
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