智能体（Agent）目前愈发火爆，但仍然有很多人不理解到底什么是智能体？

其实早在 4 月份的时候，吴恩达教授在一次演讲中就提到：AI Agent 正在引领工作流程的革新，与传统的工作流程不同，AI Agent 通过迭代和对话式的模式工作，不再是简单的指令执行者，而是能够进行自我反思、规划和修正的参与者。

它具备以下几个关键特征：

上面的概念是不是听上去还是有点模糊？接下来详细讲解下，相信接触智能体的小伙伴应该大部分都看过下面这张图。

主要包含了四个核心模块 Planning、Memory、Tools 和 Action，智能体实际就是一种通用问题的解决器，具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力，能自主完成给定任务的计算机程序。

当我们给 LLM 大模型配备上了这三种能力，它就可以像人类一样，能够自主思考并规划完成任务的过程，能检索记忆，能使用各种工具提高效率，最终完成某个任务。

人类：LLM（接受输入、思考、输出）+ 记忆 + 工具 + 规划

通过 Coze 官方的一个具体案例进行讲解，方便大家进一步理解。

目前在没有使用 AI 智能体的前提下，一般生成一篇文章借助 AI 的全流程是：

上面人工介入的操作还是比较多的，各个步骤对应到 AI 智能体上为：

是的，通过 AI 智能体可以轻松实现这样一个工作流，从而在无任何人工介入的情况下，完成一篇文章内容的写作。

简单一句话描述 AI Agent 就是：Al Agent 正是人们基于大模型试图对人类解决问题行为模仿的一种尝试。

具体到 AI 智能体的开发上：

当然也并不是说，你一定要把这几块能力都用上才算是一个智能体。只要它能像人类一样解决某类通用问题，就可以认为是一个智能体。

如果把“To B 软件的 AI 化”类比于汽车自动驾驶技术的发展。23 年 LLM 的推出，相当于 To B 软件应用的自动化程度由 L1 阶段升级到 L2 阶段；AI Agent 的到来，让自动化程度得到了进一步的提升，由L2阶段升级到L4阶段。

在 LLM 大模型没有进一步重大突破之前，AI Agent 将是一个重要发展方向。通过组合工具及规划能力，自动执行任务、提高效率，从而减少人类的劳动负担，实现降本增效。

目前我们仍处于智能体系统的早期阶段，未来的 Agent 发展方向将更加侧重于提高智能体的自主性和决策能力，使它们能够在更复杂的环境中进行操作。

本文转载自​​，作者：