1. 什么是AI Agent？

1.1 定义

AI Agent是一个自主智能体，能够根据用户输入的目标，自主规划、执行和优化任务，最终生成结果。它不像传统聊天模型（比如ChatGPT）只回答单一问题，而是能处理多步骤、需要工具支持的复杂任务。例如：

  • 你要求“写一篇关于AI伦理的文章”，AI Agent会自动搜索资料、整理信息、撰写草稿并校对。
  • 在制造业中，ManuS可能优化生产流程，自动调整机器参数。

1.2 典型AI Agent

  • AutoGPT：通用型Agent，适合研究、写作、代码生成等任务，基于大语言模型（LLM）如GPT-4。
  • ManuS/OpenManuS：专注于制造业，处理设计优化、生产调度等任务，可能结合多Agent协作和RL。
  • 其他例子：LangChain Agent、CrewAI、BabyAGI。

1.3 核心能力

AI Agent的强大之处在于：

  • 自主性：无需每步都由用户指导。
  • 工具集成：能调用外部资源（如搜索引擎、数据库、Python解释器）。
  • 迭代优化：通过反思和反馈改进输出。
  • 协作性：多Agent系统可以像团队一样分工合作。

1.4 为什么学习AI Agent？

  • 前沿技术：AI Agent是AI自动化的未来，广泛应用于科研、工业、商业。
  • 职业前景：掌握Agent开发是AI工程师的核心技能。
  • 动手实践：适合学生通过项目快速入门，结合NLP和RL。

接下来，我们深入探讨四个核心组件，确保你从理论到实践全面掌握。

2. 工作流（Workflow）：AI Agent的任务蓝图

2.1 什么是工作流？

工作流（Workflow）是AI Agent执行任务的步骤序列，就像一个详细的“剧本”或“流程图”。它定义了Agent如何从接收用户目标开始，经过一系列操作，最终完成任务。例如，如果目标是“分析某公司财务报表”，工作流会指导Agent读取文件、提取数据、计算指标并生成报告。

2.2 为什么需要工作流？

复杂任务通常涉及多个步骤，AI Agent需要一个清晰的计划来：

  • 分解任务：将大目标拆成小步骤。
  • 调用工具：选择合适的资源（如API、代码）。
  • 动态调整：根据中间结果决定下一步。
  • 确保完成：整合所有步骤，交付最终结果。

2.3 工作流的组成

一个典型的工作流包含以下五个部分：

  1. 任务输入（Task Input）：用户提供的目标，比如“总结最近的AI新闻”。
  2. 任务分解（Task Decomposition）：将目标拆分为子任务，比如：
    • 搜索相关文章。
    • 过滤高质量内容。
    • 总结关键信息。
  3. 工具调用（Tool Calling）：使用外部工具完成子任务，比如：
    • Web搜索API（如Serper.dev）查找文章。
    • Python脚本处理数据。
    • 语言模型（LLM）生成文本。
  4. 决策循环（Decision Loop）：Agent根据当前状态决定下一步，比如“如果文章不足，重新搜索；否则开始总结”。
  5. 输出生成（Output Generation）：整合结果，生成最终输出，比如一篇新闻摘要。

2.4 工作流的工作原理：REPS循环

大多数AI Agent（如AutoGPT）采用REPS循环（推理、执行、规划、总结）来实现工作流：

  • 推理（Reason）：分析当前状态，比如“我有3篇文章，是否足够？”
  • 执行（Execute）：采取行动，比如调用搜索API或生成文本。
  • 规划（Plan）：决定下一步，比如“接下来总结文章”。
  • 总结（Summarize）：反思进度，比如“任务是否完成？需要改进什么？”

这个循环不断重复，直到目标达成。

2.5 具体实现：AutoGPT的工作流

AutoGPT是学习工作流的绝佳起点。它的Workflow基于模块化块（Blocks），每个块代表一个操作（如输入、搜索、总结）。用户可以通过以下方式定义工作流：

  • 低代码界面：用图形界面拖拽块，连接成流程。
  • 配置文件：用YAML或JSON描述块的顺序和参数。
  • 代码实现：用Python直接编写工作流逻辑。
2.5.1 示例：新闻摘要工作流

任务：用户输入“总结最近的AI新闻”。
工作流步骤：

  1. 输入块：接收用户目标。
  2. 搜索块：调用Web搜索API（如Serper.dev）查找文章。
  3. 过滤块：选择前3篇最相关的文章。
  4. 总结块：用GPT-4生成每篇文章的摘要。
  5. 整合块：合并摘要，生成最终报告。
  6. 输出块：返回结果给用户。

YAML配置文件：

workflow:
  - block: input
    name: Accept user prompt
    prompt: "Summarize recent AI news"
  - block: search
    name: Search web
    api: serper.dev
    query: "recent AI news"
    max_results: 10
  - block: filter
    name: Select top articles
    criteria: relevance
    max_results: 3
  - block: summarize
    name: Summarize articles
    model: gpt-4
    prompt: "Summarize each article in 50 words"
  - block: integrate
    name: Combine summaries
    model: gpt-4
    prompt: "Combine these summaries into a 200-word report"
  - block: output
    name: Return final report

Python实现：

def execute_workflow(workflow, input_data):
    state = input_data
    for block in workflow:
        if block["type"] == "search":
            state = search_tool(state, block["api"], block["query"])
        elif block["type"] == "filter":
            state = filter_tool(state, block["criteria"], block["max_results"])
        elif block["type"] == "summarize":
            state = summarize_tool(state, block["model"], block["prompt"])
        elif block["type"] == "integrate":
            state = integrate_tool(state, block["model"], block["prompt"])
        elif block["type"] == "output":
            return state
    return state

def search_tool(query, api, max_results):
    # Simulated API call
    return [{
   
   "title": "AI in Healthcare", "content": "..."}, {
   
   "title": "AI Ethics", "content": "..."}]

def filter_tool(articles, criteria, max_results):
    # Select top articles based on relevance
    return articles[:max_results]

def summarize_tool(articles, model, prompt):
    # Call language model (simulated)
    summaries = []
    for article in articles:
        summaries.append(f"Summary of {
     
     article['title']}: {
     
     article['content'][:50]}...")
    return summaries

def integrate_tool(summaries, model, prompt):
    # Combine summaries (simulated)
    return "AI is transforming healthcare and raising ethical concerns..."

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