2026年！AI Agent核心技术大揭秘！独家完整学习路径，大模型学习路线超详细，建议收藏！

简介

本文全面介绍AI Agent的概念、构成(规划、记忆、工具)和分类，分析其优势(任务导向、自然交互、进化决策)与局限(可靠性、成本)，强调对企业和个人的重要意义，详细阐述企业知识助手、数据分析助手等应用场景，为读者提供系统学习AI Agent的路径和方法。

1、AI Agent的概念

AI Agent（智能体）是一种不需要持续人类干预的AI系统，可以基于环境和背景信息，自主分析各种问题，做出逻辑决策，并且在没有持续人类输入的情况下处理多种任务。

Perception（输入）：AI Agent通过文字输入、传感器、摄像头、麦克风等等，建立起对外部世界或环境的感知。
Brain（大脑）：大脑是AI Agent最重要的部分，包括信息存储、记忆、知识库、规划决策系统。
Action（行动）：基于Brain给出的决策进行下一步行动，主要包括对外部工具的API 调用，或者对物理控制组件的信号输出。

2、AI Agent的构成

目前在大模型热潮的背景下，媒体上所讲的AI Agent，更严格意义上来说应该叫LLM Agent，因为整个Agent最重要的控制中枢Brain，其底层是LLM大模型。

2.1、AI Agent - Planning

Planning是整个AI Agent中最核心最关键的部分，Agent会把大型任务分解为子任务，并规划执行任务的流程。同时Agent还会对任务执行的过程进行思考和反思，从而决定是继续执行任务，还是判断任务完结并终止运行。

子任务分解：

1、思维链（COT）推理

思维链是指一系列有逻辑关系的思考步骤，形成一个完整的思考过程。把推导过程写出来提供给大模型，大模型就可以做相对复杂的推理任务。

2、思维树TOT是对思维链CoT的进一步扩展，在思维链的每一步，推理出多个分支，拓扑展开成一棵思维树。

反思和完善：
1、ReAct**全称是Reasoning-Action，这种模式是让大模型先进行思考，思考完再进行行动，然后根据行动的结果再进行观察，再进行思考，这样一步一步循环下去。2、Reflexion

是一个为 Agent 配备了动态记忆和自我反思能力的框架，能够提高 Agent 的推理能力。Reflexion 具有标准的强化学习机制，其奖励模型提供了一个简单的二进制奖励机制，执行空间则遵循 ReAct 中的设置

3、Basic Reflection

本质是利用左右互搏来实现协同进化。比如设计一个帮助用户完成市场调研报告的Agent系统，其中Generator负责输出，Reflector负责检查，通过两个角色之间不断的协同，来实现整个任务的反思和完善
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2.2、AI Agent - Memory

感官记忆是对原始输入的嵌入表征的理解，包括文本、图像或其他模式，比如图片的纹理和风格。短时记忆即上下文学习，由于受到Transformer上下文窗口长度的限制，它是短暂的和有限的。长期记忆则可对应为外部的向量数据存储，Agent 可在查询时引用，并可通过快速检索进行访问。

感官记忆：这是记忆的最早阶段，能够在原始刺激结束后保留对感官信息（视觉、听觉等）的印象，通常只能持续几秒钟。包括图标记忆、回声记忆和触觉记忆三种类型。

短期记忆：短时记忆（STM）或工作记忆：指的是我们当前意识到的信息，或者在学习和推理等复杂认知任务中所需要的信息。

长期记忆：长时记忆指的是能够存储很长时间，从几天到几十年不等的信息，它的存储容量基本上是无限的。长时记忆又包括显性记忆和隐性记忆

2.3、AI Agent - Tool

为AI Agent配备工具API，比如计算器、搜索工具、代码执行器、数据库查询等工具，AI Agent就可以和物理世界交互，来解决更加实际的问题。

1、TALM&Toolformer

TALM和ToolFormer都是对 LLM 进行微调，以学习使用外部工具API。该数据集根据新增的 API 调用注释是否能够提高模型输出的质量而进行扩展。

2、HuggingGPTHuggingGPT是一个使用ChatGPT作为任务规划器的框架，ChatGPT 可根据模型的描述选择 HuggingFace 平台中可用的模型，并根据执行结果总结响应结果

3、API Bank它包含 53 种常用的 API 工具、完整的工具增强的 LLM 工作流程。API 的选择相当多样化，包括搜索引擎、计算器、日历查询、智能家居控制、日程管理、健康数据管理、账户认证工作流程等

4、Function Calling通过API调用LLM时，调用方可以描述函数，包括函数的功能描述、请求参数说明、响应参数说明，让LLM根据用户的输入，合适地选择调用哪个函数

3、AI Agent的分类

按工作模式分类：

单Agent：即通过单一的Agent来解决问题，不需要与其他Agent进行交互
多Agent：这种模式侧重于多个Agent之间的互动和信息共享，多个Agent协同工作，相互交流信息，共同完成更复杂的任务或目标
混合Agent：这种模式中，Agent系统和人类共同参与决策过程，交互合作完成任务，强调的是人机协作的重要性和互补性

按决策方式分类

简单反射型Agent：基于“如果-那么”规则直接响应当的环境状态，不存储任何历史数据或状态。
基于模型的反射型Agent：拥有环境的内部模型，能够基于对环境的理解和过去的经验做出更复杂的决策。
基于目标的Agent：这类Agent的决策方式，从根本上不同于前面描述的条件-动作规则，因为它涉及对未来的考虑。
基于效用的Agent：基于效用的Agent旨在最大化效用功能或价值，精心挑选具有最高预期效用的行动，以衡量结果的有利程度
学习型Agent：这些Agent设计用于在未知环境中运行，从自己的经历中学习，并随着时间的推移调整自己的行动。
基于逻辑的Agent：通常基于一系列逻辑规则，通过推理来解决问题，适合需要高度逻辑判断的场景

4、AI Agent的产生原因

从技术发展的局限性考虑：

LLM大模型出来之前

规则方法：把复杂的自然语言问题转化为规则符号，往往需要行业专家的介入，缺乏容错能力，一个小的错误就可能导致整个系统的失败

强化学习方法：构建策略网络或奖励模型，需要大量样本进行训练，但是收集数据往往成本很高，所以这种方法可行性不大，很难推广开来

LLM大模型出来之后

LLM大模型：LLM大语言模型在逻辑推理、工具应用、策略规划、指令遵循等方面都有非常不错的表现，工程师们开始意识到，将大语言模型作为Agent应用的核心认知系统，可以极大的提高Agent的规划能力

从人与AI互动的角度考虑

Embedding模式：人类完成大多数工作，AI只是作为某些单点能力，嵌入在人类完成工作的某些节点
Copilot模式：AI作为人类的坚实助手，随时辅助人类的工作，比如Notion AI、微软Copilot
Agent模式：人类只是提出任务和目标，然后由AI自主完成大多数工作

5、AI Agent的优势和局限

优势：

以任务为导向：脱离了传统Chatbot闲聊的交互模式，自动进行后续的推理和行动，可以大幅提升工作效率。
自然的交互方式：由于AI Agent本身以LLM大语言模型为底座，固有的语言理解和语言生成能力，确保了自然无缝的用户交互。
进化的决策能力：虽然目前LLM大模型的决策能力还远远不如人类，但这项能力在持续不断的进化。
灵活的适应性：在RAG和Function Calling等技术的支撑下，AIAgent可以快速适应各种不同的行业和应用场景

局限：

可靠性不足：LLM大模型容易出现幻觉和不一致性，将多个步骤连起来会进一步加剧可靠性问题，从而难以获得用户信任，这会大大限制AI Agent在一些Critical场景下的应用。
法律问题：对于企业对外输出的AI Agent，企业可能要对其产生的错误负责。比如，最近一位客户因为被加拿大航空公司的聊天机器人误导而延误航班，最终由加拿大航空予以赔偿。
性能和成本：GPT-4、Gemini-1.5在推理和function calling的表现不错，但仍然较慢且成本高，特别是需要进行循环调用和自动重试时

6、AI Agent对企业和个人的意义

未来可能只有两种人，驱动AI Agent的人，和被AI Agent驱动的人

企业用户通常面临更加复杂的业务需求，有更明确的业务场景、业务逻辑以及更多行业数据和行业知识的积累，非常适配 Agent 自主性、决策与执行、工具使用等特点，这让企业端领域成为 Agent 施展能力的绝佳舞台。
AI Agent可以用工程化的思想对抗个体工作的不确定性，过往的SOP、PDCA、OKR等管理方法可以与AI Agent进行适配，完成管理工作的科学升级。
个人作为企业端的工作者，AI Agent对个人在工作效率上带来的提升，也是显而易见的。利用AI Agent武装自己，让工作和学习效率更上一级台阶。