📌 一句话摘要

本文定义了 AI 智能体，并将其与传统程序区分。文章还根据复杂程度对智能体进行了分类。

📝 详细摘要

本文概述了 AI 智能体。AI 智能体是一种能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的软件系统，具有一定的独立性。它与被动的、遵循指令的传统软件不同。核心操作机制“智能体循环”（感知、思考、行动、观察、重复）得到解释，强调了大型语言模型如何充当“大脑”，以及智能体如何利用各种工具（例如，网络搜索、API）来扩展其能力并适应动态情况。本文还将 AI 智能体分为一个复杂程度的谱系：简单反射、基于模型、基于目标、基于效用和学习型智能体，并通过清晰的示例和图表对每种智能体进行了说明。最后，它强调了 AI 智能体对软件开发的变革性影响，即转向面向目标的任务完成，而不是明确的逐步指令。

💡 主要观点

1. AI 智能体通过其自主性、反应性、积极性和社交能力来实现目标，这使得它们与传统软件有根本的不同。 与被动的传统软件不同，AI 智能体可以独立地感知、决策和行动，利用大型语言模型作为它们的“大脑”来理解上下文，并为复杂的、多步骤的任务确定最佳行动方案。
2. “智能体循环”（感知、思考、行动、观察、重复）是使 AI 智能体能够分解复杂任务并适应的连续循环。 这种迭代过程使智能体能够动态地调整其策略，利用各种工具（例如，网络搜索、API），并通过观察结果和改进其方法以达到期望的结果来处理意外情况。
3. AI 智能体的复杂程度各不相同，从简单的反射智能体到随着时间推移而改进的先进学习型智能体。 理解这些不同的类型——简单反射、基于模型、基于目标、基于效用和学习型智能体——有助于为各种任务选择最合适的智能体，从基本的条件-动作规则到复杂的、自我改进的系统。

💬 文章金句

• 这是一个正在运作的 AI 智能体，它不仅响应命令，而且积极努力实现我们的目标。
• 在其核心，AI 智能体是一个可以感知其环境、做出决策并采取行动以在一定程度上独立地实现特定目标的软件系统。
• 该语言模型充当“大脑”，处理信息、做出决策并确定最佳行动方案。
• 这个观察和适应阶段是将智能体与简单的自动化脚本区分开来的原因。
• 我们不再需要为程序编写每一步的明确指令。我们正在朝着一个新世界前进：我们描述想要完成什么，然后由智能体来弄清楚如何完成它。

📊 文章信息

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