1、AI代理的構成：AI代理能夠根據用戶的一般性指令自行做出決策和采取行動。
主要包含四個部分：
（1）大模型（LLM）
（2）工具：如網絡搜索、代碼執行等
（3）記憶：如數據庫等知識的訪問
（4）反思與自我批評
2、LLM與AI代理的區別：
（1）AI代理的復雜程度不一，這取決于所使用的工具數量和質量、LLM、以及代理創建的工作流所受的約束和控制。
面臨的挑戰：
3、盡管AI代理備受炒作，但目前它們未能滿足預期，原因包括：
（1）技術準備度
（2）代理系統的可擴展性
（3）工具和集成問題
4、未來展望：AI代理目前仍處于起步階段。目前，當代理針對特定領域或更狹窄的任務集（如Devin用于編碼）構建時，它們會變得更加高效。
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