AI智能體是體包先進的 AI 系統，旨在根據高級目標自主進行推理，含組制定計劃并執行復雜任務。體包
1什么是含組 AI 智能體？
AI 智能體是新興的數字化勞動力，既為我們服務，體包也與我們協作。含組它們代表人工智能領域的體包下一次演進，即從簡單自動化向能夠管理復雜工作流的含組自主系統過渡。這些智能體不僅可以自動執行耗時的體包重復性任務，而且可以充當智能個人助手，含組幫助個人和企業組織提高運營效率。體包
與遵循基本“請求和響應”框架的含組傳統生成式 AI 模型不同，AI 智能體還能編排資源，體包與其他智能體協作，含組并使用各種工具，體包如大語言模型（LLM）、檢索增強生成（RAG）、向量數據庫、API、框架以及 Python等高級編程語言，從而實現超越。
這些系統通常被稱為“代理式 AI”或“LLM 智能體”，由于能夠通過迭代規劃和決策制定來實現目標，因此在市場上脫穎而出。例如，用于構建網站的 AI 智能體可以自主管理布局設計、HTML 和 CSS 代碼編寫、后端流程連接、內容生成和調試等任務，同時盡可能減少人工輸入。
2AI 智能體包含哪些組件？
要了解 AI 智能體的工作原理，分析其核心組件至關重要。這些組件協同工作，幫助智能體高效進行推理，制定計劃并執行任務：
LLM：大語言模型（LLM）是 AI 智能體的“大腦”，負責協調決策制定。LLM 通過任務進行推理、制定行動計劃，選擇合適的工具，并管理對必要數據的訪問權限，從而實現目標。作為智能體的核心，它負責定義和編排智能體的總體目標。
記憶模組：AI 智能體依靠記憶來維護上下文，并可以根據正在進行的任務或歷史任務進行調整：
短期記憶：跟蹤智能體的“思維鏈”和最近的操作，確保在當前工作流期間保留上下文。
長期記憶：保留歷史交互情況和相關信息，以便隨著時間推移更深入地理解上下文并改進決策制定過程。
規劃模組：利用規劃模組，AI 智能體可將復雜任務分解為可操作的步驟：
無反饋：使用“思維鏈”或“思維樹”等結構化技術，將任務分解為可管理的步驟。
有反饋：整合 ReAct、Reflexion 或人機回圈反饋等迭代改進方法，以優化策略和結果。
工具：AI 智能體本身可以用作工具，但也可以通過集成外部系統來擴展功能，例如：
API：以編程方式訪問實時數據或執行操作。
數據庫和 RAG 工作流：檢索相關信息，確保知識庫準確無誤。
其他 AI 模型：與其他模型協作，執行專業任務。
3AI 智能體的工作原理是什么？
AI 智能體可將核心組件無縫整合在一起，處理復雜的任務。下面的示例說明了這些組件如何協同工作，以響應特定用戶請求。
提示詞示例：分析我們的最新季度銷售數據，然后提供一個圖表。
分步流程
第 1 步：用戶或機器提出請求
用戶甚至是另一個智能體或系統請求分析銷售數據并提供視覺表示，啟動了智能體工作流。智能體處理此輸入，并將其分解為可操作的步驟。
第 2 步：LLM：理解任務
LLM 充當 AI 智能體的大腦。它解讀用戶的提示詞，以理解任務要求，例如：
從數據庫中檢索數據。
執行數據分析。
創建可視化圖表。
LLM 確定：
已有哪些信息。
需要其他哪些數據或工具。
完成任務的分步計劃。
第 3 步：規劃模組：任務分解
規劃模組會將任務劃分解為具體的操作：
提取：從公司數據庫中檢索最新銷售數據。
分析：應用適當的算法來識別趨勢并獲取洞察。
可視化：生成顯示結果的圖表。
第 4 步：記憶模組：提供上下文
記憶模組確保保留上下文，以便高效執行任務：
短期記憶：跟蹤當前工作流的上下文（例如上個季度請求的類似任務），以簡化流程。
長期記憶：保留歷史數據，如數據庫位置或首選分析方法，以便更深入地理解上下文。
第 5 步：工具集成：執行任務
智能體核心通過編排外部工具來完成每個步驟：
API：檢索原始銷售數據。
機器學習算法：分析數據以了解趨勢和模式。
代碼解譯器：根據分析結果生成圖表。
第 6 步：推理和反思：改進結果
在整個過程中，智能體會運用推理來優化工作流并提高準確性。這包括：
評估每項操作的有效性。
確保高效利用工具和資源。
從用戶反饋中學習，以改進未來任務。
例如，如果生成的圖表需要改進，智能體會調整方法，以便在后續工作流中提供更好的結果。
為什么推理至關重要
推理層是代理式 AI 的一個決定性特征，可幫助智能體思考如何實現目標。通過將 LLM 功能與 API、編排軟件和上下文記憶等工具相結合，推理可助力智能體準確高效地應對復雜環境。由于具有這種適應性，AI 智能體成為一類至關重要的工具，可幫助自動執行和優化復雜工作流。
4有哪些不同類型的 AI 智能體框架？
AI 智能體可以直接使用 Python 編寫，用于執行簡單工作流和實驗的智能體尤其如此。遷移到更復雜的工作流或生產環境時，遙測、日志記錄和評估變得至關重要，此時智能體框架將發揮重大作用。AI 智能體框架為專用開發平臺或庫，旨在簡化 AI 智能體的構建、部署和管理流程。這些框架消除了構建智能體系統的過程中存在的大部分底層復雜問題，使開發者能夠專注于特定的應用和智能體行為，而非實施的技術細節。
在選擇 AI 智能體框架時，必須考慮諸多因素，例如：
多智能體協作：項目是否需要多個智能體協同工作？
項目復雜性：框架適合簡單的任務還是復雜的工作流？
數據處理：框架是否支持必要的數據集成和檢索？
定制需求：定制智能體行為需要多大的靈活性？
LLM 側重點：框架是否會優先與大語言模型進行協作？
鑒于這些要求，一系列框架應運而生，可滿足不同用例和復雜程度的需求。
有多種方法可用于實施 AI 智能體，例如，引入自己的 Python、LangChain 和 Llama 堆棧。
5有哪些類型的 AI 智能體？
AI 智能體可以根據復雜程度、決策制定過程以及對環境的適應程度來分類。下面列出了主要的 AI 智能體類型，涵蓋了簡單的系統到高度智能化的自適應框架：
▲ AI 智能體類型
6AI 智能體與 AI 助手有什么區別？
▲ AI 智能體與 AI 助手對比
AI 智能體和 AI 助手在功能、自主程度以及可處理任務的復雜程度上存在巨大差異。
AI 助手是傳統 AI 聊天機器人的進化版本。它們利用自然語言處理（NLP）理解文本或語音形式的用戶查詢，然后根據直接人工指令執行任務。這些系統（如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 或 Google Assistant）在處理預定義任務或響應特定命令方面表現出色。
AI 智能體是一種更先進的 AI，其功能遠超 AI 助手。它們利用規劃、推理和上下文記憶來自主處理復雜的開放式任務。AI 智能體可以執行迭代工作流，使用一系列工具，并根據反饋和之前的交互情況做出調整。
7AI 智能體有哪些用例？
總的來說，AI 智能體的潛在用例不可勝數。部署 AI 智能體依賴想象力和專業知識，涵蓋了生成和分發內容等簡單用例，以及編排企業軟件和數據庫功能等復雜用例。
任務執行
任務執行智能體（也可稱為“API 智能體”或“執行智能體”）可以使用一組預定義執行功能來完成用戶請求的任務。
示例：“為我寫一篇社交媒體帖子來推銷我們的最新產品，務必提到它正在特價銷售，現在推出了綠色款?！?/p>
工作流優化
用于特定應用的 AI 智能體有助于簡化人們使用該工具的效率。例如，Co-Pilot 行車助理系統可幫助用戶了解某款應用的所有功能，如何自動執行這些功能，或者為用戶提出如何以最佳方式使用該工具的建議。
示例：利用智能體蜂群和 OODA 循環策略優化數據中心性能。
數據分析
數據分析可由用于提取和理解數據的多智能體系統執行。可以將數據分析視為一種“提取并執行”策略，其中一組智能體共同協作，從短期或長期記憶甚至 PDF 中收集數據，然后另一組執行智能體通過調用 API 來觸發數據分析工具。
示例：“今年公司有多少個季度產生了正向現金流？”
客戶服務
AI 智能體可提供全天候支持，同時理解文本和語音形式的自然語言查詢，通過代表客戶采取行動來解決復雜問題。
示例：呼叫中心接線員或聊天機器人可以自動執行工作流任務，例如連接 CRM 等內部系統，檢查看客戶請求是否符合退款條件，或者輸入啟動退貨所需的數據。
協助軟件開發
AI 智能體可以充當軟件開發者的編碼助手，幫助提供編碼建議，指出錯誤并提供一鍵修復，提供拉取請求匯總并生成代碼。
示例：當今最熱門的 AI 智能體之一 GitHub Copilot 可以作為開發者的助手，生成代碼，提出編碼建議，管理文檔并修復錯誤。
供應鏈管理
多智能體系統（或智能體“蜂群”）可以通過實時分析數據、根據需求監控和調整庫存水平來幫助優化供應鏈，甚至可通過密切關注市場波動情況來幫助采購原材料。
示例：分層式智能體系統可以由多層智能體組成，它們負責供應鏈的不同方面，并向根據數據做出決策的編排智能體上報相關情況。
8如何開始使用 AI 智能體？
NVIDIA 提供了各種工具和軟件，可幫助輕松開發并大規模部署代理式 AI。
NVIDIA Blueprint為開發者構建使用一個或多個 AI 智能體的 AI 應用提供了切入點。它們包含使用 NVIDIA AI 和 NVIDIA Omniverse 庫、SDK 和微服務構建的示例應用，為自定義 AI 解決方案奠定了基礎。每個 Blueprint 都包含用于構建工作流的參考代碼、工具、部署和定制文檔，以及概述了 API 定義和微服務互操作性的參考架構。
