AI Agent超越大型语言模型,通过工具与外部环境交互,实现更自主、智能的任务执行。
原文标题:2025年,当我们在谈论Agent的时候在讨论的到底是什么?
原文作者:机器之心
冷月清谈:
Agent的核心架构包含三个关键组件:模型、工具和编排层。模型类似Agent的“大脑”,负责处理信息和决策;工具如同Agent与外界的“手脚”,用于获取信息和执行操作;编排层则充当“桥梁”,连接模型和工具,并管理信息流和任务执行。
Agent与LLM的关键区别在于:Agent可以主动获取外部知识,而LLM的知识仅限于训练数据;Agent具备会话管理能力,能够理解上下文,而LLM通常只进行单次推理;Agent原生支持工具和逻辑层,可以自主执行任务,而LLM需要特定的提示或推理框架才能使用工具。
白皮书强调,编排层是Agent认知架构的核心,它负责协调模型和工具,从而使Agent能够有效地完成复杂任务。
怜星夜思:
2、Agent的“工具”使用会涉及到安全和隐私问题吗?如何应对?
3、Agent的编排层如此重要,它未来的发展方向是什么?
原文内容
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同时,在报告中,还解析了 Agent 与传统 LLM 之间的区别。报告指出,Agent 是 LLM 在知识获取方式、会话管理能力、工具与逻辑层实现等方面能力的拓展,而 LLM 知识局限于训练数据,则无需这些能力。
目录
01. Agent 是什么?与传统的 LLM 有何区别?
Agent 是什么?缘何而来?与传统的 LLM 哪些区别??对 Richard Sutton 推崇的持续学习有何影响?
02. Agent 具体是如何工作的?为什么编排层才是核心?
Agent 与外界环境进行交互的工具是什么?如何更有效地提升 Agent 的性能?
03. Agent 如何通过工具与环境进行交互?
Agent 与外界环境进行交互的工具是什么?
04. 交互环境过于复杂怎么办?如何提升 Agent 的性能?
如何更有效地提升 Agent 的性能?
01 Agent 是什么?与传统的 LLM 有何区别?