AI Agent系列（一）：全面起底AI Agent(起源）
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AI Agent系列（一）：全面起底AI Agent(起源）
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用户8254用户82542024年8月11日修改
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作者：蓝衣剑客，云中江树
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文章状态：持续更新中
一、前言
虽然互联网上关于AI Agent的介绍已经相当丰富，但能够系统性地讲解AI Agent，并让读者在一系列文章中全面掌握AI Agent的知识，这种情况实属罕见。为此，我们特别开设了这个系列文章，旨在帮助大家系统性地了解AI Agent，并从中学习跨学科、跨领域的人工智能知识。
我们深知，系统性学习AI Agent并非易事，它需要跨越多个学科领域并涉及广泛的知识体系。因此，我们希望通过这个系列文章，为大家提供一个全面、系统性的学习平台，帮助大家构建起对AI Agent的完整认知。
在这个系列中，我们将从AI Agent的基本概念出发，逐步深入到其核心技术、应用场景以及未来发展趋势。我们期望，通过系统性的学习，大家不仅能够掌握AI Agent的基本知识，还能培养跨学科的思维能力，为未来的人工智能研究和应用打下坚实的基础。
蓝衣剑客(微信 lanyijianke1992)是 LangGPT 社区核心成员，清华大学数据治理研究中心主任助理，曾经参与生成式人工智能行业应用合规标准起草，作为企业技术负责人主导参与了多个大模型实际应用场景下的落地工作，在 RAG 相关领域有着大量的实践经验。云中江树(微信 1796060717)是 LangGPT 提示词社区的主理人，结构化提示词提出者。蓝衣剑客负责本文主要内容的撰写，江树负责本文内容框架的整体设计和质量把控。
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蓝衣剑客(微信 lanyijianke1992)
云中江树(微信 1796060717)
二、 很多人其实并不知道AI Agent是什么
打开浏览器，搜索"什么是 AI Agent"，我们将会得到如下结果：
图2.1.1 在Bing上搜索“什么是 AI Agent”
行吧，我们再来问问Kimi什么是 AI Agent:
图 2.1.2 问问Kimi"什么是AI Agent?"
我耗费了2分钟，却仿佛在寻找一场空欢喜。这就是所谓的AI Agent吗？......罢了，我还是自己寻找答案吧。
通过必应和Kimi的搜索，我们发现网络上对AI智能体的介绍往往显得晦涩难懂，仿佛AI Agent是从石头缝儿里蹦出来的一样，神秘莫测。AI Agent的自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及它们如何规划和执行任务，如何理解并处理信息，这些内容似乎都笼罩在一层神秘的面纱之下。
这种神秘感让我们仿佛置身于一个赛博朋克的世界，让我们不禁怀疑，是否我们已经生活在了一个充满未来科技的时代？未来是否真的已经到来？
在深入探讨AI agent之前，我们首先需要对其进行定义和总结。AI Agent是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态，更蕴含着丰富的概念形态，同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象，致力于探索人类内在的本质。
三、语言学—— 没AI的Agent
在英语词汇中，"Agent"这一术语描绘了句子中承担行动的人或事物。"Agent"一词的根源可以追溯到古罗马时期拉丁语的"agens, agentis"，这是动词"agere"（意为“行动、驱动”）的现在分词形式，用以指代“执行行为的人”。
以句子"John kicks the ball"（约翰踢球）为例，"John"便是这里的Agent，作为行动的发起者。这一概念超越了单纯的行动归属，它还关联到句子中的其他角色，例如承受动作的对象和目标，这些元素共同赋予了句子更为丰富的内涵。此外，"Agent"在不同语态中的表现形式也有所变化：在主动语态中，它通常作为主语出现；而在被动语态中，则可能通过介词短语来描绘。