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AI Agent已成为企业在构建智能化的定制化需求、解决特定问题、提升竞争力、创造新商业机会的关键。无论你是否是LLM领域的开发者，都非常值得领先学习。
本文将带大家从零开始掌握一套能满足不同业务场景的智能化解决方案，并手把手带你打通从需求分析、项目设计、开发、部署、优化等核心环节，让你借助Langchain与LLM的强大能力，轻松集成专业知识库与外部API工具，高效打造精准解决企业定制化、智能化AI Agent。另外，课程中为你分享了主流行业案例和实践经验，帮你分析AI原生应用时代程序员的职业发展路径，助力提升你的综合能力和竞争力，先人一步成为AI 时代下的抢手人才。
首先，我们先来认识AI Agent
AI Agent（人工智能体）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。
AI Agent 和大模型的区别
AI Agent 和大模型的区别在于，大模型与人类之间的交互是基于prompt 实现的，用户prompt 是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而AI Agent的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。
从原理上说，AI Agent的核心驱动力是大模型，在此基础上增加规划（Planning）、记忆（Memory）和工具使用（Tool Use）三个关键组件。
AI Agent也可以称为“智能体”，也可理解为“智能业务助理”，旨在大模型技术驱动下，让人们以自然语言为交互方式高自动化地执行和处理专业或繁复的工作任务，从而极大程度释放人员精力。
Agent 其实基本就等于 "大模型 + 插件 + 执行流程 / 思维链"，分别会对应控制端 (Brain / 大脑)、感知端 (Preception)、执行端 (Action) 环节。
AI Agent 发展迅速，出现多款“出圈”级研究成果。2023 年 3 月起，AI Agent 领 域迎来了第一次“出圈”，西部世界小镇、BabyAGI、AutoGPT 等多款重大 Agent 研究项目均在短短两周内陆续上线，引发了大家对 AI Agent 领域的关注。目前已经 涌现了在游戏领域大放异彩的英伟达 Voyager 智能体、能够帮助个人完成简单任务 的 Agent 助理 HyperWrite、以及主打个人情感陪伴的 AI 助理 Pi 等多款优秀的 Agent 成果，AI Agent 的研究进展迅速。
基于大模型的Agent不仅可以让每个人都有增强能力的专属智能助理，还将改变人机协同的模式，带来更为广泛的人机融合。生成式AI的智能革命演化至今，从人机协同呈现了三种模式：
（1）嵌入（embedding）模式。用户通过与AI进行语言交流，使用提示词来设定目标，然后AI协助用户完成这些目标，比如普通用户向生成式AI输入提示词创作小说、音乐作品、3D内容等。在这种模式下，AI的作用相当于执行命令的工具，而人类担任决策者和指挥者的角色。
（2）副驾驶（Copilot）模式。在这种模式下，人类和AI更像是合作伙伴，共同参与到工作流程中，各自发挥作用。AI介入到工作流程中，从提供建议到协助完成流程的各个阶段。例如，在软件开发中，AI可以为程序员编写代码、检测错误或优化性能提供帮助。人类和AI在这个过程中共同工作，互补彼此的能力。AI更像是一个知识丰富的合作伙伴，而非单纯的工具。
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