AI Agent(智能体)密集爆发,什么是AI Agent?
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2024年被视为AI Agent转折点，业界普遍认为AI Agent即将迎来商业应用的爆发，预示着一个全新产业生态的孕育。国内外的AI头部公司、互联网大厂以及原有RPA、企业办公（CRM、客服）业务的公司，也都纷纷推出了Agent相关产品。
什么是AI Agent
OpenAI将AI Agent定义为“以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统。” 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。
通俗表述就是：大多数时候你给它一个最终你想要达成的目标，它能直接交付结果，过程啥都不用管。这种从“面向过程”向“面向目标”的转变，不仅是技术架构的革新，更是工作理念的飞跃。
AI Agent其核心逻辑在于流程节点上的自动化程度，旨在通过技术手段最小化人力介入，实现成本效益最大化。这意味着智能时代的工作不再受限于既定步骤，而是围绕目标灵活展开，AI成为任务完成的核心，人类角色转变为策略制定者、资源提供者和结果监督者。这种转变极大提升了效率，为个性化生产、海量长尾任务的处理提供了可能。
完整的 AI Agent 决策流程分为 8 个步骤：感知、记忆、规划路径、使用工具、行动、执行、反馈、学习。
AI Agent、LLM和RPA
LLM（Large Language Model），即大型语言模型。大语言模型与人的互动是基于一种称为“提示词”（prompt）的机制实现的。用户所提供的提示词的明确性和准确性对模型回答的质量具有直接影响，需要用户明确地描述任务需求，才能提供有效的解决方案。
LLM 作为智能体的“大脑”部分，是AI Agent实现的前提和基础。当下的大模型可能存在一些问题，如产生幻觉、结果不总是真实可靠，或者对最新时事的了解有限。
RPA(Robotic Process Automation)，即机器人流程自动化，通过模仿人类在电脑上的手动操作，如打开网站、点击鼠标、键盘输入等，实现业务流程的自动化。主要的功能就是在既定规则和预设流程下，可以自动处理大量重复的、基于规则的工作流程任务，面对充满未知和不可预测的环境时，RPA的处理能力受限。
资料源于网络
简单说，LLM和 AI Agent 的区别在于 AI Agent 可以独立思考并做出行动，和 RPA 的区别在于AI Agent能够处理未知环境信息。
AI Agent的应用场景
目前已经在教育、金融、消费、办公、财税等多个领域或行业出现AI Agent架构与产品。
金融领域，Agent可以分析财务数据、检测欺诈行为并提出投资建议，根据客户的投资目标创建和管理投资组合。
零售场景中，Agent可以提供个性化推荐，改善供应链管理，增强客户体验。如推荐产品、下订单和跟踪发货。
教育领域，AI Agent可以根据学生的学习进度、兴趣和能力提供个性化的学习资源和辅导，通过分析学生的学习数据，优化学习路径和方法。
AI Agent加速了“技术平权”，让智能技术更加普及，每个组织或个人都能在日常生活或工作中体验到智能化带来的便利，促进社会整体的更高效、个性化。
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