在人工智能（AI）技術(shù)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，AI Agent（智能體）作為實現(xiàn)智能交互與任務(wù)執(zhí)行的關(guān)鍵角色，正逐漸滲透到各個領(lǐng)域。AI Agent涵蓋眾多復(fù)雜且相互關(guān)聯(lián)的核心概念，這些概念猶如構(gòu)建智能大廈的基石，對于深入理解和應(yīng)用AI技術(shù)至關(guān)重要。

本文聚焦AI Agent的八大核心概念，從基礎(chǔ)的智能體定義，到多智能體系統(tǒng)的協(xié)同運作，再到RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）、工作流、微調(diào)、函數(shù)調(diào)用等關(guān)鍵技術(shù)手段與協(xié)議，進行全面解讀，力求為讀者揭開這些概念的神秘面紗。

一、智能體（Agent）

所謂智能體，指的是能夠獨立采取行動以實現(xiàn)特定目標(biāo)的AI實體?？梢哉f，智能體就是你身邊的貼心“小跟班”，你讓它做什么，它就照做不誤。

舉個例子，AI面試官就是一個十分出色的智能體。它能夠根據(jù)招聘要求，自主向候選人發(fā)送面試邀請，接著自主開展視頻面試，隨后自主進行面試評價，再自主發(fā)放錄用通知

（offer），最后將招聘的統(tǒng)計報告發(fā)送給你。

當(dāng)然，智能體也存在很多缺陷。尤其是在對準(zhǔn)確性要求極高的場景中，完全自主的智能體容易出現(xiàn)明顯的“幻覺”問題。

比如，某大廠發(fā)布的DataAgent（數(shù)據(jù)分析智能體），你只需要說你的需求，它就能查詢數(shù)據(jù)庫并生成精美的圖表。但仔細查看它生成的圖表，就會發(fā)現(xiàn)諸多問題，比如數(shù)據(jù)錯誤，甚至數(shù)據(jù)編造。

在這種情況下，我們就需要使用RAG（檢索增強生成）、微調(diào)等技術(shù)手段來減少智能體的“幻覺”問題。

二、多智能體系統(tǒng)（Mult i -Age nt System）

多智能體系統(tǒng)，是將多個智能體整合在一起，使它們協(xié)同合作以完成復(fù)雜任務(wù)。這就如同一個團隊，各個成員各司其職、相互配合。

比如，在智能交通系統(tǒng)中，路口的智能體負責(zé)收集車流量和路況信息，然后將這些信息傳遞給控制中心的智能體。控制中心的智能體經(jīng)過分析后，可精準(zhǔn)調(diào)整信號燈的時長，使得車流變得更加順暢。

相較于單個智能體，多智能體系統(tǒng)有著更高的要求。因為在多智能體系統(tǒng)中，若其中一個智能體出現(xiàn)故障（死機），整個多智能體系統(tǒng)都可能陷入停擺。

要解決這個問題，可以為每個智能體都配備一個“克隆體”，一旦某個智能體出現(xiàn)故障，“克隆體”能立即接替其工作。

三、RAG

RAG的本質(zhì)就是，先從指定的外部知識庫中檢索相關(guān)信息，再利用這些信息生成回答。由于這些信息本質(zhì)上源自企業(yè)知識庫，而非AI的“自由生成”，因此生成的回答會更加準(zhǔn)確、可信。

RAG就如同為智能體配了個超級知識庫。當(dāng)智能體遇到復(fù)雜問題時，它會先在這個知識庫中快速搜索資料。在找出相關(guān)內(nèi)容后，再用自己的語言將其整理成一篇完整的回答。

舉個例子，在智能客服系統(tǒng)中，RAG就起著至關(guān)重要的作用。當(dāng)顧客詢問產(chǎn)品的詳細使用方法時，智能客服便會借助RAG在知識庫中快速查找答案，然后生成一份詳細、準(zhǔn)確的回答并發(fā)送給顧客。

當(dāng)然，RAG也存在很多難點。比如知識庫的內(nèi)容必須做好分類、分級，避免信息相互沖突，同時還需要實時更新，否則就會出現(xiàn)“輸入的是無效信息，輸出的也是無效信息”的情況。

四、工作流（Work Flow）

所謂工作流，是指一系列相互關(guān)聯(lián)的任務(wù)和步驟，它們按照特定的順序依次執(zhí)行，以完成特定的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

工作流就好比是一條流水線。它把一個復(fù)雜任務(wù)拆解成一個個小步驟，每個步驟由專門的“工人”（智能體組件）負責(zé)完成。第一個“工人”完成指定任務(wù)后，把結(jié)果傳遞給第二個“工人”，再由第二個“工人”接著開展工作，直至最終完成整個任務(wù)。這種分工方式明確，有助于提升任務(wù)完成的質(zhì)量和效率。

值得注意的是，在準(zhǔn)確性要求很高的場景中，如果讓智能體自行規(guī)劃任務(wù)執(zhí)行步驟，可能會加重“幻覺”問題。因此，我們可以通過工作流來固定智能體執(zhí)行的步驟，從而減輕“幻覺”現(xiàn)象。

比如，在訂單處理智能體系統(tǒng)中，員工錄入訂單信息后，工作流會自動觸發(fā)庫存檢查。

若庫存充足，智能體便直接安排發(fā)貨；若庫存不足，智能體則創(chuàng)建補貨任務(wù)，并通知采購部門。與此同時，智能體還會向客戶發(fā)送消息，告知其預(yù)計發(fā)貨時間。

當(dāng)然，工作流也不是完美的。倘若工作流設(shè)計不合理，例如步驟過多或者順序有誤，那么任務(wù)處理的速度就會變慢。因此，工作流需要專業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理對其進行梳理和優(yōu)化。

五、微調(diào)（Fine-Tuning）

所謂的微調(diào)，簡單來說，就是利用一部分行業(yè)或企業(yè)的數(shù)據(jù)對大模型進行訓(xùn)練，以此讓大模型更深入地理解行業(yè)或企業(yè)的業(yè)務(wù)。

要知道，行業(yè)內(nèi)存在大量的專業(yè)名詞或“行業(yè)黑話”，標(biāo)準(zhǔn)大模型難以理解這些術(shù)語，自然也就無法給出準(zhǔn)確的答復(fù)。那么，基于標(biāo)準(zhǔn)大模型構(gòu)建的智能體，必然也無法精準(zhǔn)地完成相關(guān)業(yè)務(wù)。

在這種情況下，我們就可以通過微調(diào)來增強智能體對行業(yè)的認知。

舉個例子，通用的質(zhì)量檢測模型在處理企業(yè)的特定產(chǎn)品數(shù)據(jù)時，檢測準(zhǔn)確率較低。于是，企業(yè)可收集大量生產(chǎn)線上的產(chǎn)品圖像數(shù)據(jù)，包括合格品和殘次品，并安排專業(yè)的標(biāo)注人員對這些數(shù)據(jù)進行標(biāo)注。隨后，企業(yè)利用這些標(biāo)注后的數(shù)據(jù)對質(zhì)量檢測模型進行微調(diào)，最終使檢測準(zhǔn)確率提升。

當(dāng)然，微調(diào)也不是完美的，它存在對數(shù)據(jù)依賴度高、成本高等問題。

六、函數(shù)調(diào)用（Function Calling）

雖然這種理解不太準(zhǔn)確，但是我們可以把“函數(shù)”簡單地理解為“API（應(yīng)用程序編程接口）”。當(dāng)我們有多個軟件程序時，就編制多個“函數(shù)”（API）。如此，當(dāng)智能體需要使用某個程序時，直接“調(diào)用”這個“函數(shù)”即可。

例如，有一個函數(shù)能夠計算兩個數(shù)之和。當(dāng)智能體要計算1+1時，可直接調(diào)用這個函數(shù)就能立刻得出結(jié)果2，而無需再編寫一個求和程序。

再例如，在圖像處理系統(tǒng)里，智能體要識別一張照片中的物體，就可調(diào)用好幾個對應(yīng)的函數(shù)：先調(diào)用邊緣檢測函數(shù)，把照片里物體的輪廓勾勒出來；再調(diào)用特征提取函數(shù)，分析物體的形狀和紋理……經(jīng)過這樣一層一層的處理，智能體就能識別出照片中的物體。

函數(shù)調(diào)用雖然功能強大，但也有很多問題。比如，不同大模型之間的“函數(shù)調(diào)用”標(biāo)準(zhǔn)存在差異，這導(dǎo)致為了適配多個大模型，可能需要編寫多個函數(shù)。

而MCP（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議）可以很好地解決這一問題。

七、MCP

MCP是一種用于AI智能體與外部軟件進行協(xié)作的標(biāo)準(zhǔn)開放協(xié)議。借助MCP，一個軟件只需要按MCP協(xié)議開發(fā)一個標(biāo)準(zhǔn)接口，便能被多個模型調(diào)用。

舉個例子，生活智能體通過MCP服務(wù)集成了多個軟件工具。當(dāng)我們要求智能體“點一杯咖啡”時，它就可以自動調(diào)用“外賣程序”下單購買；當(dāng)我們詢問智能體“今天是什么天氣”時，它就會自動調(diào)用“天氣查詢工具”。

要注意，如果大家都遵循某一個大廠的MCP標(biāo)準(zhǔn)，就可能形成另一個“蘋果稅”。

八、A2A

A2A（Agent-to-Agent Protocol）是谷歌推出的一項開源通信協(xié)議，旨在為不同框架開發(fā)的AI智能提供標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)作方式，使其能夠跨越技術(shù)壁壘，相互協(xié)同完成復(fù)雜流程。

簡單地說，MCP解決了智能體與外部軟件之間的協(xié)作問題；而A2A則解決了智能體與智能體之間的協(xié)作問題。

比如，影像分析智能體和病歷信息綜合智能體就可以通過A2A協(xié)議來交流：影像智能體把看到的病變特征發(fā)給病歷智能體，病歷智能體再把相關(guān)的病歷信息發(fā)回來，倆人這么一“對話”，診斷報告就生成得又快又準(zhǔn)。

通過對這些核心概念的簡單解讀，相信你對AI Agent有了初步的認識。在不斷發(fā)展的AI領(lǐng)域，掌握這些關(guān)鍵概念是進一步探索和應(yīng)用的基礎(chǔ)，期待你能將這些知識靈活運用到實際場景中。