AI 智能体有哪些组件？

AI 智能体能够做出智能决策，并与数字系统无缝交互，几乎无需人工干预。然而，是什么让这些智能体真正智能呢？从本质上讲，AI 智能体依赖于一系列相互连接的组件，这些组件使它们能够感知环境、处理信息、决策、协作、采取有意义的行动并从经验中学习。

人工智能智能体有许多不同类型与能力，它们的行为由其运行的 AI 智能体架构所决定。

一方面，反应型智能体是简单的反射型智能体，它们会对刺激立即做出反应，有时会配备执行器，允许它们与环境交互。基于模型的反射型智能体使用环境的内部模型来增强决策。另一方面，主动认知智能体能够进行高级推理和长期规划。一些智能体专门从事特定任务，而另一些智能体则旨在作为 AI 编排的“引导者”引导其他智能体。

需要注意的是，这些是人工智能智能体的主要组件，每个组件对于创建自适应智能系统都至关重要。

智能体式 AI 必须能够从各种来源获取和解释信息。输入可以有多种形式，包括用户查询、系统日志、来自 API 的结构化数据或传感器读数。智能体必须能够解析和理解这些信息，通常使用自然语言处理 (NLP) 等 AI 技术来处理基于文本的输入，或使用数据提取技术来处理结构化来源。感知模块的复杂程度取决于智能体的用途；例如，Amazon 的 Alexa 等聊天机器人依靠 NLP 解读人类输入，而自动驾驶汽车处理摄像头馈送、LIDAR 数据和雷达信号，以识别物体和导航道路。这种重叠的多传感器融合与计算机视觉相结合，使自动驾驶汽车能够实时感知周围环境。

接收到原始数据后，感知模块会对其进行清理、处理并结构化，将其转化为可用的格式。通常会采用语音转文本转换、物体检测、情感分析、实体识别和异常检测等 AI 解决方案。在实时 AI 系统中，感知必须高效且自适应，能够滤除噪声并优先处理相关信息。该模块的准确性和鲁棒性直接影响 AI 智能体的有效性，因为感知中的误解可能导致错误的决策和行动。

可能需要提示工程才能成功指导某些工作流中智能体的行为。

与对即时输入本能做出响应的反应型智能体不同，规划型智能体在执行之前会制定操作顺序。该模块对于自主机器人、物流优化和 AI 驱动的调度系统等 AI 应用非常重要。

在 AI 智能体理解了输入的内容后，它需要将复杂的问题分解为更小、更易管理的任务。部分关键组件包括安排行动顺序和确定任务之间的依赖关系。AI 智能体依赖逻辑、机器学习模型或预定义的启发式方法来制定最佳行动方案。

在多智能体系统中，规划变得更加复杂，因为智能体必须协调或协商资源分配。有效的规划还应考虑不确定性因素，利用概率 AI 模型为突发事件做好准备。如果没有一个强大的规划模块，智能体可能在处理长期任务时遇到困难，无法优化流程，或者在应对不断变化的情况时效率低下。

借助内存模块，AI 智能体能够保留和调用信息，从而帮助确保它能够从过去的交互中学习，并随着时间推移维护上下文。该模块通常分为短期记忆和长期记忆。短期记忆存储基于会话的上下文，从而允许 AI 助手在对话中调用最近的消息并保持连贯性。这使得情境学习成为可能。长期记忆由结构化知识库、向量嵌入和历史数据组成，供智能体在做出决策时参考。

记忆持久性和组织性对于提升客户支持机器人、推荐引擎和虚拟助手等应用程序的个性化至关重要。如果没有一个高效的记忆模块，智能体将处于无状态运行状态，迫使用户重复输入信息，从而降低体验。记忆在多智能体系统中也发挥着作用，在多智能体系统中，智能体之间会分享和更新集体知识库，以提高协作效率。

过去十年中，简单的聊天机器人使用预定义的规则，从一系列有限的决策中进行选择。而更先进的 AI 智能体则致力于评估不同的解决方案路径、评估性能，并随着时间的推移不断优化其方法。AI 智能体的核心是推理模块。该模块通过权衡不同因素、评估概率以及应用逻辑规则或学习到的行为，来决定 AI 智能体如何对其环境做出反应。根据 AI 的复杂程度，推理可以是基于规则的、概率性的、启发式驱动的，也可以由深度学习模型驱动。两种流行的推理范式是 ReAct（推理与行动）和 ReWOO（无观察推理）。

不同类型的智能体采用不同的推理方式。例如，基于目标的智能体通过考虑预定义目标并选择可实现该特定目标的操作来进行决策。这些智能体关注是否实现了结果，而不是进行优化以获得最佳可能结果。而基于效用的智能体在决策方面更进一步，不仅评估是否实现了目标，还根据效用函数来评估结果是否出色。

基于规则的简单 AI 系统遵循预定义的逻辑，例如“如果发生 X，则执行 Y”。更高级的系统使用贝叶斯推理、强化学习或神经网络来动态适应新情况。该模块还可以实现思维链推理和多步骤问题解决技术，这对于自动财务分析或法律合同审查等 AI 应用程序来说至关重要。智能体有效推理和做出明智决策的能力决定了智能体在处理复杂任务时的整体智能和可靠性。

操作模块在真实世界中实施智能体的决策，使其能够与用户、数字系统甚至物理环境进行交互。在推理和规划模块确定适当的响应后，操作模块执行必要的步骤，无论是调用 API 等工具，还是通过移动机械臂与外部环境交互。

智能体的工作流可能需要访问外部工具、数据集、API 和 自动化系统才能完成任务。工具调用是智能体式 AI 系统中使用的一种机制，即智能体调用外部工具、API 或函数，以扩展其超出原生推理和知识范围的能力。这使得 AI 能够执行操作、检索实时数据、执行计算并与外部系统进行动态交互。

简而言之，工具调用使大型语言模型 (LLM) 能够与结构化工具进行交互，从而使模型能够访问超出训练数据范围的信息。

通信模块支持智能体与人类、其他智能体或外部软件系统进行交互，从而帮助确保无缝整合和协作。该模块处理自然语言生成 (NLG) 和基于协议的消息传递。通信的复杂程度各不相同；简单智能体可以遵循预定义脚本，而高级智能体使用经过大量数据训练的生成式 AI 模型来生成动态的、情境感知的响应。

通信组件对于多智能体系统 (MAS) 而言至关重要，它用于共享知识、协商行动或协调任务。例如，在金融领域，多个智能体可以分析市场趋势并交换见解，以优化交易策略。同样，由人工智能驱动的供应链网络也依赖软件智能体来同步库存数据、预测短缺情况并优化物流。在面向人类的应用场景中，如虚拟助手或聊天机器人，该模块有助于确保回复自然、信息丰富且引人入胜。与人类智能体进行有效沟通的能力提升了智能体的可用性，使其在不同领域中更具价值。

智能体的一个关键特性是，能够从过往经验中学习并不断改进。学习算法使智能体能够识别模式、优化预测并根据反馈调整其决策过程。这是通过各种学习范式实现的，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

例如，具有学习模块的客户服务聊天机器人以分析过去的交互，以改善语气、准确性和响应效率。同样，推荐系统可以根据用户偏好不断完善建议。强化学习智能体，例如机器人和游戏中使用的强化学习智能体，通过最大限度地提高奖励和最大限度地减少惩罚来优化行为。如果没有学习模块，AI 系统将保持静态，无法适应新趋势、用户期望或不可预见的挑战，例如依赖关系故障。

在各个行业中，从医疗保健到供应链、运输等，我们可以预计会部署更多智能体，这得益于智能体令人印象深刻的可扩展性。领导者需要紧跟智能体技术的现状，以便充分利用这些工具，同时兼顾道德考量因素。