那么，人工智能代理的真正定义是什么？

它真的只是一个可以访问外部 API 的法学硕士吗？

差不多了。让我们澄清一下，当我们谈论 AI 代理时，我们主要指的是 LLM（大语言模型）代理。想象一下使用像 ChatGPT 这样的通用 LLM，但不是“按原样”依赖它，而是为其配备工具来扩展其功能。

例如，假设您向 ChatGPT 询问明天的天气。法学硕士本身无法回答这个问题，因为它无法实时访问数据。但是，如果我们为其提供一个工具（例如将日期和位置作为输入并返回天气信息的 API），它就可以检索并显示该数据。这是 LLM 利用外部工具的示例。

令人着迷的是，这些工具几乎可以是任何代码，例如天气 API、计算器，甚至是复杂的数据库查询。一个实际的例子是 ChatGPT Search，它充当代理。当负责搜索网络时，它使用专用工具来处理查询并返回互联网结果。

更有趣的是，一个工具也可以是另一个人工智能代理。这使得代理以递归方式调用其他代理的可能性，每个代理都利用其他代理的优势。那么，真正的挑战是设计能够在这些代理之间有效分配任务的架构，确保它们在代理项目中无缝协作。

构建 AI Agent 从哪里开始？

从头开始。至少现在是这样。虽然大部分编码已整合到库和可重用函数中，但 AI 代理开发仍处于早期阶段。

一些初创公司出现了可以集成到您的项目中的闭源工具市场（示例可能包括 AssemblyAI 或 LangChain 的工具集），并且您想要更大的灵活性，GitHub 总是有的。像 mkinf 这样的平台正在介入，通过托管可仅通过 API 调用集成的可定制工具来弥补这一差距。

框架有什么用？

像 LangChain 和 Haystack 这样的框架简化了人工智能代理有效运行所需的复杂编排。将它们视为将所有东西粘合在一起的粘合剂。当您构建人工智能代理时，本质上是在创建一个需要处理多项任务的系统：连接到工具、管理工作流程、跟踪对话，有时甚至将多个代理链接在一起。这就是框架发挥作用的地方。

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人工智能代理的未来

人工智能代理无疑是一个令人着迷且快速发展的领域。它们承诺一定程度的自主性和适应性，可以重新定义我们与技术互动的方式。从自动化复杂的工作流程到实现系统之间新级别的协作，可能性似乎是无穷无尽的。

无论您是好奇的开发人员、希望集成人工智能代理的企业，还是只是对这个概念感兴趣的人，现在都是投入的最佳时机。这个领域还很年轻，塑造其未来的机会广阔打开。

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