下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
RAG和智能体（Agent）是人工智能领域的两种重要技术。RAG作为提升大模型准确性的重要技术，为AI Agent提供了更为准确和丰富的信息支持；而AI Agent则通过集成RAG等技术，实现了更高级别的智能交互和任务执行能力。因此，要进行RAG开发，了解AI Agent技术是很有必要的。
AI Agent是指具备感知、决策和执行能力的系统，能够在复杂的环境中独立完成任务。作为人工智能发展的核心概念之一，智能体已从单纯的指令执行器演变为具备高度适应性和自我学习能力的复杂系统。它们通过感知外界环境，做出基于内在规则或学习的决策，并采取行动以实现特定目标。在各种应用场景中，智能体可表现为虚拟助手、自动驾驶系统，甚至是多智能体协同完成任务的分布式系统。
本节将系统解析智能体的定义、不同类型以及它们在现代人工智能系统中的关键角色。
在人工智能中，智能体通常被定义为能够在特定环境中感知、分析并采取行动的系统。这种系统能够根据外部环境的变化做出相应的决策，从而实现特定的目标。智能体的设计初衷是让系统在某些情况下表现出自适应和自我学习的特性，而不再仅仅依靠预先设定的规则来操作。这意味着智能体在执行任务时会根据感知到的信息自主调整行为路径，甚至学习新的应对方式。简单来说，智能体包括以下三大基本功能。
（1）感知（Perception）：通过传感器、接口等手段获取环境中的信息，并将其转换为可用于决策的数据。
（2）决策（Decision-Making）：基于所感知到的信息，智能体会使用规则、算法或学习模型来做出决策。
（3）执行（Action）：智能体采取具体行动来影响环境或与环境互动，以实现预定目标。
智能体的主要作用在于其自主执行任务的能力，尤其在需要实时决策的动态环境中。根据具体的应用场景，智能体可以表现为简单的自动化系统，也可以是复杂的多步骤问题求解系统。例如，在工业自动化中，智能体可以通过感知生产线的状态，实时做出调整来提高生产效率。而在自动驾驶场景中，智能体需要不断感知周围的道路状况、行人位置、交通标识等信息，并据此做出快速反应。
智能体的基本架构如图1-5所示。
图1-5 智能体的基本架构
这里我们以自动驾驶算法来举例说明智能体的基本架构中各模块的作用。
自动驾驶汽车是一个典型的智能体，具备自主决策能力，并且能够在动态环境中执行多种复杂任务。通过自动驾驶汽车可以生动地展示智能体的基本架构及各个模块的作用。
自动驾驶汽车通过传感器获取周围环境的信息。传感器包括摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器等，它们不断收集道路、行人、其他车辆和交通信号的数据。这些数据通过感知模块转换为车辆可理解的信号，供下一步决策使用。例如摄像头捕捉红绿灯信息、激光雷达绘制周围的3D环境，这些信息会被整合成当前路况的视图。
在获得外部环境的信息后，决策模块（Decision-Making Module）根据实时感知到的状况进行判断，决定下一步的行车策略。此模块使用路径规划算法、强化学习或深度学习模型评估多种驾驶方案，以选择最安全、最优的驾驶行为。例如，如果前方有行人突然闯入车道，决策模块将会指示车辆减速或停下来。在此过程中，决策模块不仅会考虑车辆周围的环境，还会根据交通规则和最佳路径进行综合分析。
一旦决策模块决定了下一步的行动，执行模块（Action Module）负责将这一决策付诸行动。执行模块通过控制系统来操控车辆的加速、转向、制动等部件，以实现特定的驾驶行为。例如，当决策模块指示减速时，执行模块会控制车辆的制动系统减速，以确保安全。
高级自动驾驶系统通常具备反馈和学习机制。车辆可以在执行驾驶任务后，根据环境变化、驾驶效果等反馈调整策略，逐步优化决策过程。通过不断累积的驾驶经验数据，智能体可以在遇到类似情境时表现得更加稳定。例如，系统记录的行车数据可以用于改善自动驾驶模型的准确性，或者识别出特殊场景中的风险，以便在后续场景中更好地应对。
自动驾驶系统的反馈与学习模块（Feedback and Learning Module）是其核心组成部分，负责通过数据驱动的方式持续优化系统性能。该模块通过传感器、摄像头等设备收集车辆行驶中的实时数据，并结合用户反馈和外部环境信息，形成闭环反馈。利用机器学习算法，系统能够识别驾驶模式、环境变化及潜在风险，并不断调整决策模型。深度学习技术则帮助系统从海量数据中提取特征，提升感知、预测和规划能力。通过持续学习，自动驾驶系统能够适应复杂多变的交通环境，提高安全性和可靠性。
自动驾驶系统需要跟踪和存储一些重要信息，例如车辆当前速度、行驶路线、已识别的交通标识等。记忆与状态模块（Memory and State Module）用于存储车辆的实时状态信息，使得决策模块可以参考历史状态，进而在长途驾驶或复杂路况中做出连续性的决策。
智能体的类型可以根据其自主性、适应能力以及任务复杂度的不同进行划分。常见的智能体类型包括反应型智能体、认知型智能体和学习型智能体。不同类型的智能体在处理信息、决策能力以及适应性方面展现出各自的特点。理解这些智能体的类型有助于选择合适的架构来满足具体的应用需求，并为开发和优化智能体提供方法论支持。
反应型智能体是最简单的智能体类型，主要通过预设的规则和行为直接响应环境变化。这类智能体根据当前的环境状态直接选择相应的操作，通常没有内部存储或记忆机制。例如，避障机器人是典型的反应型智能体：当传感器检测到障碍物时，智能体立即调整方向，避免碰撞。这种即时响应模式使反应型智能体能够在简单的环境中表现出色，但在复杂场景中往往受到限制，因为它们无法存储历史信息，也无法预测未来的环境变化。
相比于反应型智能体，认知型智能体具备推理和计划能力。认知型智能体不仅依赖当前的环境状态，还能够进行多步推理，并通过内部状态和记忆来规划长期行为。认知型智能体的设计旨在处理更复杂的任务场景，能够基于对环境的整体理解选择最优策略。例如，智能客服系统是典型的认知型智能体。智能客服需要根据用户提出的问题进行多轮对话，通过推理和理解逐步提供准确的帮助。
学习型智能体是最复杂和高级的智能体类型，具备通过数据反馈和环境互动不断改进行为的能力。这类智能体在动态环境中学习、调整策略，从而逐步提升适应性。学习型智能体通常基于机器学习或强化学习算法，通过奖励机制优化自身决策。例如，自动驾驶系统就是一个典型的学习型智能体，它根据道路状况和驾驶经验不断改进驾驶行为，以实现安全高效的自动驾驶。
智能体类型与开发要点汇总如表1-7所示。
表1-7 智能体类型与开发要点汇总表
