智能代理

代理概述

智能代理被广泛认为是人工智能的终极目标。经典著作《人工智能：现代方法》将AI研究领域定义为"对理性代理的研究与设计"。基础模型前所未有的能力为代理应用打开了新的大门，使其能够作为助手、同事和教练，帮助我们完成网站创建、数据收集、旅行规划、市场研究等多样化任务。

代理由其运行环境和可执行动作集合定义：

• 环境由用例决定（如游戏环境、互联网环境等）
• 动作集通过工具得到扩展（如ChatGPT具备网页搜索、代码执行等工具）

图6-8展示了SWE-agent的可视化案例，这是一个基于GPT-4构建的编码代理，其环境是计算机终端和文件系统，动作包括仓库导航、文件搜索、查看和编辑等。

工具系统

工具通过三种主要方式增强代理能力：

知识增强工具

• 文本/图像检索器
• SQL执行器
• 组织内部API（人员搜索、库存状态等）
• 互联网访问工具（网页浏览、搜索API等）

能力扩展工具

• 计算器（解决数学运算短板）
• 日历/时区转换器
• 代码解释器（执行代码、分析错误）
• 多模态转换工具（文本-图像互转等）

写入动作工具

• 数据库修改操作
• 邮件自动回复
• 银行转账等高风险操作

工具选择需要平衡能力扩展与使用复杂度，可通过以下方法优化：

1. 对比不同工具集的性能表现
2. 进行消融研究评估工具必要性
3. 分析错误模式改进难用工具
4. 监控工具使用频率分布

规划系统

复杂任务需要多步骤规划，主要流程包括：

1. 计划生成：分解任务为可管理动作序列
2. 反思纠错：评估计划质量，必要时重新生成
3. 执行：调用具体函数执行计划
4. 结果评估：判断任务是否完成

规划可采用不同粒度：

• 底层：直接生成具体函数调用序列
• 高层：使用自然语言描述步骤，后续翻译执行

复杂计划支持多种控制流：

• 顺序执行
• 并行执行
• 条件分支
• 循环结构

失败模式与评估

代理特有的失败模式包括：

规划失败

• 无效工具调用
• 参数错误
• 目标未达成
• 时间约束违反

工具失败

• 工具输出错误
• 翻译模块错误
• 必要工具缺失

效率问题

• 执行步骤过多
• 单步耗时过长
• 总体成本过高

评估指标应包括：

• 计划有效性比率
• 平均生成次数
• 工具调用准确率
• 任务完成时间/成本

结论

智能代理的核心在于环境感知与工具运用的结合。虽然"代理"概念新颖，但其构建基于提示工程、思维链等成熟技术。随着工具生态的扩展和规划系统的完善，代理将成为AI应用的重要范式。未来需要持续优化内存系统、安全机制等配套组件，以实现更强大可靠的代理能力。