Agent（README）

智能体介绍

AI Agent 是指一种能与环境交互、收集数据并利用这些数据执行任务以满足特定目标的软件程序。是一种基于人工智能和自动化原理的计算范式，用于设计和实现能够自主执行任务、感知环境并与其他实体交互的软件或硬件组件。​

这些代理能够自主决策，并根据环境反馈调整行为。它们通常依赖先进的机器学习技术，特别是大型语言模型（LLMs），以理解和处理自然语言，进行推理和决策。AI Agent 的架构通常包括几个相互协作的关键组件：​

组件	描述
感知模块	通过传感器、API 或用户输入收集环境信息，理解当前状态。
决策单元	通常由 LLMs 驱动，处理数据，进行推理，决定行动。
行动执行模块	执行决策，如发送消息、执行代码或与外部系统交互。
记忆	存储过去经验、知识和上下文，支持学习和决策。
规划模块	制定行动序列，优化目标实现效率，涉及复杂任务分解和策略制定。

AI Agent 区别于其他 AI 系统，如简单聊天机器人或基于规则的系统，体现在其处理复杂、多步骤任务和适应新情况的能力上。聊天机器人可能仅限于预定义响应，而 AI Agent 能规划、推理，并与各种工具和服务交互以完成更复杂的目标。AI Agent 通常遵循“思考-行动-观察”循环：​
a.
思考：代理使用推理能力（通常由 LLMs 驱动）分析当前情况，决定下一步行动。​
b.
行动：执行决策，可能包括发送消息、执行代码或调用外部工具。​
c.
观察：感知行动结果，更新对环境的理解。​

AI Agent 在多个行业有广泛应用，具体实例包括：

◦

客户服务：聊天机器人处理查询，提供支持，如 Botpress: Real-World Examples of AI Agents 提到的客服机器人。

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虚拟助理：如 Siri 或 Alexa，帮助设置提醒、播放音乐或提供信息。​

◦
推荐系统：如 Netflix 或 Amazon，基于用户偏好建议产品或内容。​

◦
医疗诊断：协助疾病诊断和治疗规划，如 AI 驱动的诊断工具分析医疗图像。​

◦
金融交易：分析市场数据，执行交易决策，优化投资组合。​

◦
供应链管理：优化物流、库存管理和配送。​

AI Agent 代表人工智能领域的重大进步，提供前所未有的自动化、决策和交互能力。随着它们持续演进并融入生活和产业的各个方面，理解其架构、功能和潜在影响对开发者、企业和社会至关重要。通过保持信息更新并适应这些进步，我们能利用 AI Agent 推动创新和效率的提升。​

📌

关键引用：

•

Wikipedia: Intelligent agent definition and history

•

IBM: What Are AI Agents? comprehensive guide

•

LeewayHertz: AI agents capabilities and architecture

•

arXiv: Emerging AI Agent Architectures survey

•

Botpress: Real-World Examples of AI Agents

•

McKinsey: Why AI agents are the next frontier

•

Analytics Vidhya: Top AI Agent Frameworks 2025

快速阅览

我们团队在文档不同的位置进行了详细的介绍，您可以点击进入并查看具体的技术文档。​

☑️ 2025版Agent详解

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☑️ 快速入门Agent

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Assistant API功能详解（视频）

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零基础入门Agent开发学习路线推荐（视频）

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GPT系Agent开发必备技能学习路线（视频）

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开源大模型开发Agent入门学习路径（视频）

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