原理解析：思维链铸就智能体，多体交互拓展应用

早在上世纪50年代，阿兰图灵把“高度智能有机体”扩展到了人工智能。如今随 着大模型的快速发展，这个概念又被重新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体， 有望完成从概念到实际应用的蜕变。

用户在Agent (智能体)模式中给Al 设置目标和身份，并提供 Prompt (提示词)。 AI自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具资源和监督结 果 。OpenAI 定义的智能体具有长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动执行任务 的能力，能提高工作效率和用户体验。另外，智能体也分为单智能体和多智能体。单智 能体通过试错学习在单一环境中行动，追求最大奖励，多用于简易任务。多智能体在博 弈环境中行动，追求长期累积奖励，多用于复杂测试。

Agent模式架构解析

Agent 有效减少人类工作总量，人与AI协作才是最终形态。人类与AI 交互可大致

分为三种模式。Embedding 模式中大模型可以填补一些信息缺失，完成少量子任务，例 如总结信息等等。用户最终会整合挑选AI提供的信息，并自主完成任务。Copilot 模式 则更加智能化，Al 可根据用户设定的流程去执行任务。例如让AI根据写一段稿件或者 根据需求编程，但其对Prompt 的要求也更高。在AI完成流程后，用户需要对内容结果 进行调整并自主结束工作。Agent 智能体模式的AI参与度更高，但也不是完全由AI代 理。用户需要给AI设计一个目标和身份，以及需要使用的工具。配上更为复杂的Prompt, AI能自主进行任务拆分，使用工具并结束任务。用户只负责设立目标、提供资源、监督 结果。

以LLM 为核心，四模块铸造AI Agent。从 OpenAl 的定义来看，智能体以大语言模 型为核心，其拥有长期和短期记忆、自主规划能力、能自动化执行复杂任务、能够使用 工具等四个特点。1)记忆模块：智能体像人类一样，能留存学到的知识以及交互习惯

等，这样的机制能让智能体在处理重复工作时调用以前的经验，从而避免用户进行大量 重复交互。短期记忆适用于所有上下文的学习，类似平常我们与ChatGPT沟通的模式； 长期记忆则保留知识和交互回忆，例如智能体在特定行业积累的大量数据和经验，则能 提供更专业、更具深度和个性化的回答，提升用户体验。2)规划模块：将复杂任务分

解成子目标并逐一解决，完成任务后进行反思总结。例如反思自己大量输出重复内容或 在单一子目标耗时过长等问题，将经验存入长期记忆以规避类似错误。3)工具模块： 智能体可利用工具来弥补自身短板，通过调用外部API 来实现功能拓展。例如调用连接 互联网的API去搜索实时信息。4)行动模块：智能体会形成完整的计划流程。例如先 读取以前工作的经验和记忆，之后规划子目标并使用相应工具去处理问题，最后输出给 用户并完成反思。