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雷达卡
定义：Agent（智能体）是一种能自主感知环境、思考决策并执行动作的AI实体。它像人类一样具备“大脑-身体”协同能力，但“大脑”由大模型（如GPT）驱动，“身体”则通过调用工具（API、数据库、机器人等）完成任务。
与AI的关系：
传统AI：如语音识别、图像分类，是静态工具（如计算器），需人类明确指令。
Agent：是动态执行者（如管家），拥有自主性。例如：
l 传统AI回答“如何订机票” → Agent直接帮你订票并发送确认邮件。
l 传统AI生成报告 → Agent自动收集数据、排版并邮件发送给团队。
Agent的行动逻辑分为五步循环，类似人类解决问题的过程：
1. 感知环境（输入）
通过传感器、文本、API等获取信息。
例子：客服Agent接收用户投诉“快递未送达”。
2. 分析意图（思考）
大模型解析需求，拆解任务。
例子：识别关键词“快递”“未送达”→ 需查询物流状态。
3. 制定计划（决策）
调用知识库/工具链，规划步骤。
例子：调用物流API查单号→ 发现卡在转运站。
4. 执行动作（输出）
触发API、机器人等执行操作。
例子：自动联系快递公司并推送处理进度给用户。
5. 学习优化（反馈）
根据结果调整策略（如强化学习）。
例子：若多次物流延迟，后续优先推荐顺丰。
1. 大模型（大脑）
角色：负责理解意图、规划步骤（如GPT-4）。
能力：
多轮对话：理解模糊需求（如“帮我订明天最早的航班”）。
工具调用：决定何时用搜索引擎、何时调用支付接口。
2. 记忆系统
短期记忆：记录当前对话上下文（如用户偏好）。
长期记忆：存储知识库、历史交互（如用户过敏史）。
3. 工具生态
API接口：天气查询、支付、数据库等。
自动化工具：RPA（机器人流程自动化）操作网页/软件。
1. 智能客服
传统模式：用户问“退货流程”，客服回复链接。
Agent模式：自动查询订单→ 发送退货链接→ 跟踪物流→ 完成退款。
2. 自动驾驶
感知：摄像头识别红绿灯、雷达检测障碍物。
决策：规划绕行路线避开施工路段。
执行：控制方向盘、油门刹车。
3. 个性化推荐
传统AI：根据历史数据推荐商品。
Agent：主动询问用户需求→ 调用测评数据→ 生成定制方案（如旅游路线）。
1. 具身智能：结合机器人实现物理世界交互（如家庭管家整理房间）。
2. 多Agent协作：多个Agent分工（如客服+物流+支付协同处理订单）。
3. 自我进化：通过强化学习持续优化决策策略（如投资Agent年收益率提升15%）。
Agent的本质是赋予AI行动力，它像人类一样“思考-行动-学习”。随着大模型和工具链的成熟，Agent正从“执行指令”迈向“创造价值”，成为企业数字化转型的核心引擎。
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