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“探秘智能體，解讀未來智能?！?在人工智能的前沿領域，智能體（AI Agent）正逐漸成為焦點。它究竟是如何構建的？又具備怎樣的能力？本文將深入解讀前 OpenAI 高管和斯坦福頂尖學者的綜述，為你揭開智能體的神秘面紗，展現其在模擬人類行為等方面的巨大潛力。

（Lilian Weng定義的Agent結構圖）

智能體（AI Agent）=大模型（LLM）+記憶（Memory）+規劃（Planning）+工具使用（Tool Use）

LLM（AI大模型）是Agent的大腦，屬于“中樞”模型，要求有以下3種能力：

planning skills：對問題進行拆解得到解決路徑，既進行任務規劃

tool use：評估自己所需的工具，進行工具選擇，并生成調用工具請求

memory：短期記憶包括工具的返回值，已經完成的推理路徑；長期記憶包括可訪問的外部長期存儲，例如知識庫

斯坦福大學+谷歌頂尖學者發布的《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》中做了一個AI小鎮，通過類似《模擬人生》的沙盒環境中里面內置了25個Agent。

用戶可以觀察并干預 Agent 規劃他們的日常、分享新聞、建立關系以及協調團隊活動。這篇文章要解決的問題是如何創建能夠模擬人類行為的生成Agent，這些Agent可以在交互式應用中使用，例如沉浸式環境、人際交流排練工具和原型設計工具。

架構

這篇論文提出了一種生成代理架構，用于解決人類行為模擬的問題。具體來說，

記憶流：首先，論文描述了一個長期記憶模塊，稱為記憶流，它以自然語言形式記錄代理的所有經歷。記憶對象包括自然語言描述、創建時間戳和最近訪問時間戳。

檢索函數：為了決定代理的下一步行動，論文實現了一個檢索函數，該函數根據代理當前的情況返回記憶流的一個子集。檢索函數考慮了三個主要組件：

新穎性：最近訪問的記憶對象得分較高。

重要性：代理認為重要的記憶對象得分較高。

相關性：與當前情況相關的記憶對象得分較高。

反思：其次，論文引入了反思的概念，這是一種更高級別的思維，由代理定期生成。反思通過將最新的記憶記錄作為查詢，并從語言模型中獲取相關記憶來生成。

規劃和反應：最后，論文描述了規劃和反應的過程。規劃描述了代理未來的行動序列，幫助保持行為的一致性。反應則是代理在感知到環境變化時采取的行動。對話生成則是基于代理之間的記憶來進行的。

實驗

論文通過在一個類似《模擬人生》的沙盒環境中實現生成代理來驗證其架構。具體來說，

環境：沙盒環境被稱為Smallville，包含一個小鎮，其中有25個獨特的代理。每個代理由一個簡單的精靈頭像表示，初始記憶包括一個自然語言描述的段落。

用戶控制：用戶可以通過自然語言與代理互動，指定一個角色來感知代理。用戶也可以直接命令一個代理，使其更像代理的“內心聲音”。

環境交互：代理在沙盒世界中移動和與環境中的對象互動。用戶可以改變代理的環境狀態，例如將廚房爐子從“開啟”改為“燃燒”。

結果

可控評估：在可控評估中，論文通過“采訪”代理來測試其在自我認知、記憶、計劃、反應和反思方面的能力。結果表明，完整的生成代理架構生成的行為最為可信，而移除某個組件后性能會下降。

端到端評估：在端到端評估中，論文觀察了25個代理在兩天內的自發行為。結果顯示，代理之間形成了信息傳播、關系建立和協調。具體來說，關于Sam市長競選的信息傳播范圍從1人（4%）增加到8人（32%），關于Isabella情人節派對的信息傳播范圍從1人（4%）增加到13人（52%）。

總結

智能體（AI Agent）可以比喻為一部高效運作的智能機器人。這部機器人由以下幾個核心部件組成：

大語言模型（LLM）：相當于機器人的大腦。它負責處理和理解語言信息，就像人類大腦處理思考、理解和溝通一樣。大語言模型使得機器人能夠理解指令、回答問題并與人類進行流暢的對話。

記憶（Memory）：相當于機器人的存儲系統。它允許機器人記住過去的交互和經驗，以便在未來的任務中加以利用。就像人類根據記憶來做出決策一樣，智能體通過記憶來提高其處理問題的能力。

規劃（Planning）：相當于機器人的導航系統。它幫助機器人制定行動方案，以實現既定目標。就像我們在旅行前規劃路線一樣，智能體通過規劃來確定如何執行任務。

工具使用（Tool Use）：相當于機器人的雙手。它使得機器人能夠使用各種工具來輔助完成任務。就像人類使用工具來提高工作效率一樣，智能體通過使用工具來擴展其功能，解決更復雜的問題。

所以智能體（AI Agent）就像一個具備高級認知能力、豐富經驗、出色規劃和實際操作能力的智能機器人，能夠高效地完成各種復雜任務。