原標題：2025智能體元年！斯坦福科學家8000字講清所有要點
文章來源：新智元
內容字數：16296字

AI智能體：高效助手與未來展望

本文探討了AI智能體的概念、工作原理、應用場景以及面臨的挑戰。智能體被認為是AI發展的終極目標之一，其在處理復雜任務中展現出巨大潛力，應用范圍涵蓋自動化任務、復雜規劃、市場調研、數據錄入等諸多領域。

1. 智能體概述及工作原理

   智能體能夠感知環境并采取行動，其特性取決于環境和自身行動能力。例如，游戲智能體的環境是游戲，自動駕駛智能體的環境是道路系統。智能體架構中，AI作為“大腦”，負責解析任務、規劃步驟并判斷任務完成情況。以處理表格數據的RAG系統為例，它通過規劃路徑、生成和執行SQL查詢，最終完成銷售預測任務。由于多步驟任務易出現復合錯誤且風險較高，智能體通常需要更強大的模型。

2. 工具的分類與作用

   外部工具極大增強了智能體的能力。知識增強工具（如文本檢索器、SQL執行器）幫助智能體獲取信息；能力擴展工具（如計算器、代碼解釋器）彌補模型固有缺陷；改變環境的工具（如SQL執行器、郵件API）允許智能體修改數據源。 通過工具，僅支持單一模態的模型可以轉化為多模態模型，顯著提升性能。

3. 任務規劃與執行

   復雜任務需要規劃，即制定完成任務的步驟。模型需要理解任務，考慮不同方法并選擇最佳方案。規劃和執行可分開進行：先由AI規劃器生成計劃，再由AI判斷器評估計劃合理性，最后執行。為提高效率，可并行生成多個計劃，并由評估器選擇最佳方案。人類也可參與計劃的生成、驗證和執行階段，降低風險。

4. 基礎模型的規劃能力與提示詞工程

   基礎模型的規劃能力仍需研究。 通過提示詞工程，可以將模型變成計劃生成器，例如，通過精心設計的提示詞，引導模型生成一系列步驟來完成特定任務，并利用函數調用訪問外部工具。

5. 反思與糾錯機制

   反思是智能體成功的關鍵。在任務執行過程中，可在多個環節進行反思，例如評估請求、計劃、執行步驟和最終結果。反思和糾錯機制相輔相成，可通過自我批評提示或組件來實現。多智能體系統可實現更復雜的反思機制，例如一個智能體負責執行，另一個智能體負責評估和改進。

6. 工具選擇策略與失敗模式

   工具選擇至關重要。可通過比較不同工具組合的性能、消融研究、分析錯誤工具和繪制工具調用分布圖等方法來優化工具選擇。 智能體可能因規劃失敗（如使用無效工具或參數）、工具執行失敗（如工具輸出錯誤）或效率低下而失敗。評估智能體需要確定失敗模式并統計其頻率，例如分析規劃失敗的類型、工具使用錯誤的頻率以及任務完成效率等。

7. 總結與展望

   AI智能體在工具使用、規劃、反思糾錯等方面仍面臨挑戰，但其潛力巨大。隨著技術的進步，智能體將不斷優化，成為更強大、高效的助手，開啟更加智能的未來。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。