北京大学第八弹:AI Agent与Agentic AI原理与应用(附221页PPT.11万字下载)
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AI Agent与Agentic AI的兴起标志着人工智能从被动工具向主动智能体的转型，其核心技术包括感知、认知决策和行动模块，未来将推动人机协作模式的深度变革。
主要内容：
一. AI Agent的兴起及其核心特质
1.技术契机：AI Agent的爆发得益于大型语言模型（LLM）的进步，如GPT-4 Vision和阿里千问QVQ多模态模型，赋予Agent更强的感知能力。
2.核心定义：AI Agent是具备环境感知、智能决策和自主行动能力的智能实体，强调自主性、交互性和目标导向性。
3.生态契机：开源框架（如LangChain、AutoGen）和基础设施（如向量数据库、模型API）降低了开发成本，加速了Agent的创新与落地。
二. AI Agent的核心技术栈解密
（一）感知模块：
1.多模态信息输入：处理文本、图像、语音等数据，关键技术包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和自动语音识别（ASR）。
2.环境状态表征：通过整合多源信息形成统一认知决策枢纽，挑战在于动态环境下的状态感知与可解释性。
（二）认知与决策模块：
1.核心引擎（LLM）：提供复杂指令理解、推理和生成能力，但受限于上下文窗口长度，需结合外部记忆模块。
2.规划能力：通过任务分解与动态规划实现复杂目标的执行，如DeepSeek R1在抽象思维上的突破。
3.记忆系统：短期记忆依赖上下文长度优化，长期记忆通过RAG方案解决“幻觉”问题，但仍面临embedding质量和召回准确率的挑战。
（三）行动模块：
1.工具调用：通过API调用、代码执行等方式扩展能力，MCP协议标准化了工具与AI的交互方式。
2.物理交互：控制机器人或物联网设备，挑战在于实时性、安全性和不确定性管理。
三. 主流Agent平台、框架与项目技术拆解
（一）构建平台：
1.Coze：低代码工作流编排平台，支持多种大语言模型，适合非技术用户快速构建AI应用。
2.Dify：整合RAG引擎和LLMOps理念，提供知识库管理和生成式AI开发能力。
3.FastGPT：专注于知识库问答和工作流设计，支持混合检索算法和高效向量化存储。
（二）开发框架：
1.AutoGen：支持多Agent通信与协作，适用于复杂任务处理，但存在冗余对话和效率降低的问题。
2.LangGraph：基于有向循环图实现灵活的任务流程控制，适合复杂逻辑场景。
3.CrewAI：采用团队协作模式，强调角色分配与任务委派，适合快速原型开发。
（三）应用/产品：
1.Genspark：综合AI助手，在GAIA Benchmark中表现优异，支持复杂搜索与数据分析。
2.秘塔AI：专注于智能搜索引擎，提供简洁、深入、研究三种模式，强调引用透明度。
3.Fellou：首个Agentic浏览器，支持深度行动和混合影子空间技术，提升用户体验。
四. AI Agent的技术现状、核心挑战与未来展望
（一）技术现状：
1.感知能力：多模态感知突破使Agent能“看”“听”，为复杂任务提供基础支持。
2.规划能力：从“执行者”升级为“决策者”，如Deep Research实现高度自主的信息搜索与分析。
3.记忆能力：短期记忆依赖上下文优化，长期记忆通过RAG方案提升持久性与准确性。
4.行动能力：通过工具调用和物理交互实现高效任务执行，但工具协作与安全性仍是挑战。
（二）核心挑战：
1.规划能力：复杂任务中推理链断裂、抽象思维不足，缺乏后果推理能力。
2.行动能力：工具库规模扩大导致提示词冗长，影响工具调用准确性。
3.记忆能力：上下文长度限制导致理解断层，多轮对话中逻辑连贯性易断裂。
4.控制幻觉：生成看似合理却错误的信息，影响Agent可信度，尤其在高风险领域。
5.多Agent协同：状态同步、上下文一致性、角色边界控制等问题亟待解决。
（三）未来趋势：
1.“模型即产品、模型即服务”：强调模型能力内化，减少对复杂工作流的依赖。
2.多模态交互：通过自然语言、语音、图像主动理解用户意图，降低使用门槛。
3.数字员工：企业将Agent视为数字员工，用于数据分析、客服和内容创作，推动组织结构扁平化。
五. 总结与思考
1.范式重构：AI Agent引领从“人适应机器”到“机器服务于人”的转变，成为赋能各行业的智能体。
2.未来生态：AI Agent将驱动具备涌现智能与生态自组织潜力的未来，推动人机协作模式的深度变革。
以上内容总结了AI Agent的核心技术、应用场景及未来趋势，展示了其在智能化转型中的重要作用。
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以上内容截取自《北京大学第八弹：AI Agent与Agentic AI原理与应用》
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