什么是人工智能代理?

假设你的电脑或手机上有一个非常聪明的助手，可以听懂你说的话，找出你需要的东西，然后为你完成任务。这个聪明的助手被称为人工智能代理。

背景

AI代理是人工智能领域中的核心概念。它们是软件实体，代表用户执行任务并具有一定程度的自主性。这些代理可以感知周围环境，根据感知做出决策，并采取行动以实现特定目标。AI代理被用于各种应用程序中，从简单的基于规则的系统到随着时间学习和进化的复杂适应性系统。

一个简单的例子

让我们深入一个简单的示例来更清晰地理解这个概念。假设您已经建立了一个聊天机器人，用户问道：“伊斯坦布尔的天气如何？”为了回答这个问题，您需要实时数据，您可以从天气API中检索并显示给用户。

然而，如果您的应用程序的目的不仅仅是提供天气更新，您需要一种方法来根据各种用户请求决定要做什么。一种方法是使用另一个调用语言模型（LLM）对这些请求进行分类，并相应地在您的应用程序中生成特定流程。

使用AI代理

另一种处理用户请求的方法是使用人工智能代理。以下是这种方法的逐步说明：

1. 用户请求：当用户发出请求，比如询问伊斯坦布尔的天气，这个请求会被发送到一个语言模型（LLM）。 2. 工具描述：除了用户的请求，你还需要向LLM提供系统中可用工具的描述。每个工具都有一个包括其目的和所需参数的架构。例如：• 天气API工具： • 目的：获取指定位置的天气数据。 • 参数：纬度（lat），经度（lon）。

3. LLM 决策制定：LLM 分析用户的请求和可用工具。根据这些信息，它决定使用哪个工具以及使用什么参数。

4. 工具调用：LLM可能会确定应该使用特定参数与伊斯坦布尔的天气API工具。

{
    "function_name": "getWeather",
    "parameters": {
        "lat": 41.0082,
        "lon": 28.9784
    }
}

5. 调用工具：然后使用LLM提供的参数调用getWeather函数。该函数检索伊斯坦布尔的天气数据。

6. 合并回应：最后，您将天气API的回应与LLM的初始输出进行合并。然后将这个合并的回应发送回给用户。例如：

{
    "response": "The weather in Istanbul is currently 22°C with clear skies."
}

更广泛的使用案例

AI代理人不仅限于聊天机器人和天气信息。他们可以应用于各个领域，例如：

• 客户支持：人工智能代理可以处理客户咨询，提供解决方案，并在必要时升级问题。 • 个人助手：应用程序可以安排会议、发送提醒并管理电子邮件。 • 医疗保健：通过提供患者数据分析和治疗建议来协助医生。 • 金融：管理投资、检测欺诈并提供财务建议。

结论

人工智能代理是强大的工具，为各种应用程序带来智能和自动化。通过了解AI代理背后的原理及其潜在用途，开发人员可以创建更复杂和响应更灵敏的应用程序，满足用户的需求。