目錄
- agent 概念理解
- 記憶能力
- 工具
- 計劃
agent 概念理解
agent 智能體，突出智能
- 大模型的感覺
- 告訴你怎么做（也不一定正確）
- 不會幫你做
- Agent的感覺
- 直接準確的幫你做完（比如，告訴 AI Agent 幫忙下單一份外賣，它就可以直接調用 APP 選擇外賣，再調用支付程序下單支付，無需人類去指定每一步的操作）
agent概念可以參考:
https://arxiv.org/abs/2309.07864
https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/
如何理解上圖：
agent = 記憶 + 工具 + 行為 + 計劃（可以不斷的循環）
記憶能力
短期記憶（Short-Term Memory, STM）是指在任務執行過程中臨時存儲和處理當前交互信息的能力，其核心特點是容量有限且時效短暫。
長期記憶（Long-Term Memory, LTM）在AI代理中指跨任務、跨會話持久存儲和檢索信息的能力，其核心目標是通過積累歷史經驗與知識提升代理的智能化水平與個性化服務效果 。
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上下文保持與個性化服務
- 連貫對話：通過存儲歷史對話記錄，確保多輪對話中信息不丟失（如用戶提問的上下文關聯）。
- 個性化服務：記憶用戶的偏好、行為習慣或歷史交互數據，提供定制化響應（如推薦系統根據用戶歷史購買記錄生成建議，如根據用戶的愛好生成旅游行程）。
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長期的知識庫構建
- Agent可通過外部存儲（如向量數據庫、知識圖譜）積累領域知識，逐步提升專業能力。
長期記憶的特點
特征
- 永久性存儲：依賴外部技術（如數據庫、知識圖譜、向量嵌入）實現信息持久化，而非僅依賴模型上下文窗口 。
- 跨場景復用：支持信息在不同對話或任務間共享，例如通過存儲用戶偏好，優化后續推薦決策 。
- 動態更新與檢索：可通過語義搜索或結構化查詢（如知識三元組 (主體, 謂詞, 客體)）快速提取歷史數據，輔助當前任務決策 。
- 記憶共享：通過長期記憶存儲歷史任務中的經驗（如用戶偏好、失敗案例、環境信息等），實現跨會話、跨用戶甚至跨agent的信息共享和輔助決策能力。
工具
可以是各種第三方服務，搜索服務等
計劃
- Subgoal and decomposition: The agent breaks down large tasks into smaller, manageable subgoals, enabling efficient handling of complex tasks.
子目標和分解：代理將大型任務分解為更小、可管理的子目標，從而能夠高效處理復雜任務。
- Reflection and refinement: The agent can do self-criticism and self-reflection over past actions, learn from mistakes and refine them for future steps, thereby improving the quality of final results.
反思和改進：代理人可以對過去的行為進行自我批評和反思，從錯誤中吸取教訓，并為未來的步驟進行改進，從而提高最終結果的質量。
