关于「AI Agent」最好的教程！IBM私密课

不二如是

本视频由IBM的内部研究人员的视频解释版本，对于AI智能体（Agent）与大模型LLM的区别，和AI Agent的核心能力解释非常到位，建议想了解的都看看！

AI Agent，即人工智能代理，是一种集成了深度学习模型、插件工具与执行流程的智能实体，能够自主分析情境、作出决策并执行任务。

它们通过环境感知与自我反思，展现出更为灵活和高效的任务处理能力。

AI Agent的核心特点包括自主性、交互性、目的性、适应性和进化性。

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AI Agent的工作流程是一个涉及数据分析、决策制定和持续学习的综合动态过程。

具体来说，AI Agent的工作原理可以分为以下几个步骤：

• 目标初始化：为AI Agent设定清晰的目标，这些目标可以是分析市场趋势、自动化客户支持等。
• 任务列表创建：根据设定的目标，AI Agent会生成一系列任务，包括确定任务的优先级、规划执行顺序。
• 信息收集：AI Agent会收集相关信息，这可能包括搜索互联网、访问数据库或与其他AI模型交互。
• 数据管理和策略细化：在收集数据的同时，AI Agent会不断管理和分析这些信息，优化其策略。
• 反馈集成和迭代：AI Agent工作流程的一个重要方面是集成反馈，这种反馈可能来自市场数据、客户反馈或内部监控系统等外部来源。
• 持续运行直至目标实现：AI Agent在一个行动、反馈和适应的循环中持续运行，直到达到设定的目标。
• 自适应学习：在整个过程中，AI Agent不仅执行任务，而且还从经验中学习，随着时间的推移变得更加高效。