我在【版权所有，侵权必究】公众号文章本文版权归作者所有，未经授权不得转载。中提出了“面向AI编程”的说法，与“面向未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】对象编程”对应，以完成AI基础单元为编程【版权所有，侵权必究】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】目标，按照AI特性来设计代码结构，通过A著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创内容，转载请注明出处】I能力来实现具体功能。同时，面向AI的另未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。外一方面是，与传统面向机器编程相比，我们【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。生产的代码不再提供给机器消费，而是主要提转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文受版权保护】供给AI进行消费，或者说让AI在机器上按著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net照我们的预设进行工作。再有，面向AI的再【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】一方面是，与传统的面向需求编程相比，我们【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】编码的目标是通过调动AI来完成目标需求，【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】而非直接写代码完成需求，这个过程中，只要转载请注明出处：www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】能满足需求，可以让AI自由选择实现方式，著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net不一定是编程方式。随着LLM逐渐成熟，过【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。往我们只能通过代码实现人机，而现在我们可转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。以通过自然语言实现人机，这对于技术的发展未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】有着巨大的意义，因为原本不会编码的人也可【转载请注明来源】【作者：唐霜】以指挥机器按照其创意进行生产。那么，在当【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】下这个阶段，我们如何才能让不会编程的人指转载请注明出处：www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】挥机器呢？本文就来具体聊一聊，2024年【原创内容，转载请注明出处】【本文受版权保护】的今天，开发者们是如何解决这个问题的。
著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】LLM驱动的Agent本文作者：唐霜，转载请注明出处。
【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【作者：唐霜】【作者：唐霜】【未经授权禁止转载】【作者：唐霜】由复旦NLP和米哈游调查完成的文献综述《The Rise and Potenti转载请注明出处：www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】al of Large Language【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】 Model Based Agents:【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net A Survey》详细阐述了LLM-based Agen著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.nett的相关理论、实践模型和深度思考，知乎上有大神做了详细的解读【本文受版权保护】，我下面基于此再做白话版总结。【转载请注明来源】
本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。首先，为什么是“Agent”这一概念？因【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.net为它是一个人工智能领域延续至今的设定，随未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。着时代的推移，它的概念内涵在扩大，但是无本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文作者：唐霜，转载请注明出处。论再哪个时代，它都能一针见血的概括人工智【原创内容，转载请注明出处】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。能的终极目标——自主思考和行动的机器体。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】很多人一听到“自主思考和行动”就会担心将转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net来机器人会灭了人类。这是因为普通人并不了【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】解人工智能领域的覆盖范围，里面有一个方向【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。是研究智能的社会性，任何智能都需要具备社著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创内容，转载请注明出处】会性，那么就会有其行为准则。总之，在人工本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。智能领域，Agent不是这两年冒出来的新原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】概念，而是始终贯穿人工智能领域研究的核心【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】概念之一，过去、现在和将来都将作为一个核转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net心词汇存在。人工智能的代际，从Agent原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。的角度来看，可以分为：Symbolic Agents ->【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.net; Reactive Agents -&【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。gt; RL-based Agents 【未经授权禁止转载】【原创内容，转载请注明出处】-> Agent with tra【作者：唐霜】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。nsfer learning and m【转载请注明来源】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。eta learning -> L【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.netLM-based Agent。其中AlphaGo和DQN是RL-ba【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处：www.tangshuang.netsed时代的产物。“学习如何学习”则是在本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】LLM出现之前的重要课题。知道GPT引爆【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创内容，转载请注明出处】业界，才标志着新一代Agent时代的到来【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【本文首发于唐霜的博客】。
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【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.netAgent由大脑模块、感知模块、行动模块未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。构成。作为人工智能工程的最小单位，Age【本文首发于唐霜的博客】未经授权，禁止复制转载。nt的功能可以不同，但构成模块的设计完全转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】符合了人类的认知，因此，三模块结构缺一不本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】可。
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中枢大脑【版权所有，侵权必究】
【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。在2024年的今天，因为我们已经有了LL【本文首发于唐霜的博客】【未经授权禁止转载】M，因此，当我们再去思考一个Agent的原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】大脑应该具备哪些能力时，和前面代际的思考【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。方式完全不同。LLM-based时代下，【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【转载请注明来源】Agent的大脑主要包含：
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- 具身行动，Agent的智能来源于与环境的【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】持续互动和反馈，而不是仅仅依赖于精心编辑著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。的预训练数据，它们应该能够主动感知、理解著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。物理环境并与之互动，根据 LLM 丰富的【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.net内部知识做出决策并产生特定行为来改变环境未经授权，禁止复制转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】，这个和我上面提到的把发生过的事自己再学【本文受版权保护】【转载请注明来源】习为模型本身的一部分有类似的意思 【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】【作者：唐霜】本文作者：唐霜，转载请注明出处。
从具身行动的角度看，Agent本身不是静【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net态的，它应该像人的细胞一样，具有新陈代谢【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net的能力，当Agent本身能够感知环境，学本文版权归作者所有，未经授权不得转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。习和互动，沉淀为模型本身的部分，并基于此【版权所有，侵权必究】【未经授权禁止转载】来做出适应环境的决策，那么这也就意味着，【原创内容，转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】大脑部分需要新增内容，从编程的角度看，可【未经授权禁止转载】【原创不易，请尊重版权】能就是动态训练模型，并在训练后热替换当前本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。模型，如此反复循环。
【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。Agent的治理模式【原创不易，请尊重版权】
【版权所有，侵权必究】【版权所有，侵权必究】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】原创内容，盗版必究。在之前的文章中，我有详细介绍过Agent转载请注明出处：www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。的治理模式，不过在这篇文章中，它的提法更【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有，未经授权不得转载。加全面。就2024年的今天，可见的模式主【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。要包含3种：Single Agent、M原创内容，盗版必究。【原创内容，转载请注明出处】ulti-Agents、Human-Ag【作者：唐霜】未经授权，禁止复制转载。ent。
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原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【作者：唐霜】简单讲就是，一个Agent就是一个应用，原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。直接给到用户去使用。这类Agent往往是【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net一个软件，接收用户输入，按照其功能设定，转载请注明出处：www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】返回给用户结果。例如现在的ChatGPT【原创内容，转载请注明出处】【未经授权禁止转载】、GPTs、RGA知识库等应用，其中最值【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】得一提的是LangChain和AutoG【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.netPT。
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【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【原创内容，转载请注明出处】转载请注明出处：www.tangshuang.net早在 1986 年，马文-明斯基就做出了未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】前瞻性的预测。他在《心灵社会》一书中提出本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。了一种新颖的智能理论，认为智能产生于许多具有特定功能的小型Agen本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】t的相互作用。例如，某些Agent可能负【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。责模式识别，而其他Agent可能负责决策转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net或生成解决方案。简单讲，从人类已知的系统论角度去看，分工未经授权，禁止复制转载。未经授权，禁止复制转载。可以解决非常多问题。让不同功能的Agen【原创不易，请尊重版权】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。t由系统协调来完成目标，可以使得该系统更【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】具有未来的持续可前瞻性。也就是说，一个系著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】统（如公司）比一个封闭的个体（如个体户）未经授权，禁止复制转载。【未经授权禁止转载】更有发展前景。
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本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。通过驱动AI来完成某些任务，以编程的方式原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net安排细节与逻辑，由AI来解释任务和完成规【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。划。我们只需要验收结果，或者再在关键环节【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。参与交互。那么，我们应该如何来设计一套系【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net统，实现这样的诉求呢？
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本文作者：唐霜，转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。- 推理解释类，对输入进行理解以按照某种规则【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】输出理解后的DSL，例如输入一张流程图，【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。获得该图对应的DSL 【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】
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这里需要注意，我没有把传感器类作为一类A未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。gent，下文会提到，我们的硬件传感器本【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】未经授权，禁止复制转载。质上只是信号的输入端，基于某种协议，千奇【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】百怪的传感器，最终给到AI的输入，都可以本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】是统一标准的数据结构，这个部分需要传感器【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文首发于唐霜的博客】的开发者去做，作为AI系统的开发人员，无【作者：唐霜】【转载请注明来源】法触达这个部分。同样的道理，我们会让用于【未经授权禁止转载】【本文受版权保护】执行任务的硬件也与系统本身解耦，不过由于著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】执行硬件是被调用方，因此，这部分封装需要【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【作者：唐霜】我们AI系统的开发者来完成。
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【版权所有，侵权必究】【作者：唐霜】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】现在，让我们想象，我们已经有了一台机器人本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】，现在它需要完成一个炒鸡蛋的任务，那么，【转载请注明来源】【版权所有，侵权必究】从我们编程的角度，这里面都由哪些东西构成原创内容，盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】呢？数据和指令的流动是怎样的呢？
【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【本文首发于唐霜的博客】首先是指令的接收和理解，我们通过麦克风接未经授权，禁止复制转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。收指令，此时麦克风接收的是音频信息，我们【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。通过一个agent将其转化为文本信息；接【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】着，我们将该文本输入到一个用于理解指令的【未经授权禁止转载】【转载请注明来源】agent，该agent从自身支撑的所有【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。功能中，理解了该指令的意图，并将指令以固【本文受版权保护】【版权所有，侵权必究】定协议文本发送给中枢agent；中枢ag著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【转载请注明来源】ent的主要能力是理解和规划，它在接收指未经授权，禁止复制转载。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】令之后，正确理解了该指令，并发通过fun原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.netctional call功能，创建了一个原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。任务，并将该任务id保持在记忆中；接下来【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【转载请注明来源】，它开始规划该任务，第一步是确认自身所处本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】环境，第二步是确认炒鸡蛋的条件是否满足，本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】第三步是准备食材，第四步是烹饪……；完成原创内容，盗版必究。本文作者：唐霜，转载请注明出处。规划后，将该规划进行进一步细化，把所有关【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。联的agent都挑选出来，并建立了任务地未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。图；之后开始执行任务，它通过打开摄像头和【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】毫米波雷达全屋扫描设备，这些设备在被打开【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。后，会将信息通过响应的agent层层上报【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。，最终被中枢确认；之后再发送执行履带滚动【原创内容，转载请注明出处】【本文受版权保护】的指令，控制电机运转，实现移动和各种硬件【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。设备的控制；最终完成炒鸡蛋，并通知主人任【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net务完成。
【本文受版权保护】【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创不易，请尊重版权】我们可以看到，这是一个非常复杂的细节超多【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】的系统，虽然难度大，但是也不是不可能对吧【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。。
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AI系统设计示意图（注意，这里的中枢层和【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】转载请注明出处：www.tangshuang.netAgent的中枢大脑是两个概念）
【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【作者：唐霜】对于我们开发者，主要是在软件侧做一些事情本文作者：唐霜，转载请注明出处。原创内容，盗版必究。，不同的硬件传感器它的数据结构是不同的，原创内容，盗版必究。转载请注明出处：www.tangshuang.net因此，我们需要有一个针对性的agent来【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】处理这类传感器的信号。同样，行动端的逻辑【本文受版权保护】【未经授权禁止转载】是一样的。有些硬件本身即是传感器也是执行【原创内容，转载请注明出处】原创内容，盗版必究。器，我们需要把这些硬件拆开来看，在概念上著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【原创不易，请尊重版权】它和现实是不同的。
本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创不易，请尊重版权】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】在平台端，我们用“事件代理层”来实现具体【转载请注明来源】未经授权，禁止复制转载。agent和平台的解耦。我们的平台会对接【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。无数的agent，通过解耦，我们不需要针未经授权，禁止复制转载。【原创内容，转载请注明出处】对不同的agent进行设计，而是提供统一【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】本文作者：唐霜，转载请注明出处。的协议，agent通过协议订阅或发布事件【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】，无需关心自己的所处环境。在信号的传输上【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】，我们设计为单向信息流，这样可以让每一个本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】agent都只有一个输入和一个输出，以让【版权所有，侵权必究】本文作者：唐霜，转载请注明出处。实现更加简单。由于一项工作具有时间延续性本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】，因此，我们设计任务调度层来维持一个任务转载请注明出处：www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。队列，通过中枢层来为任务调度提供方案。而【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net且，我考虑到有一种情况是任务在执行过程中本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】，由于传感器发现了新的环境变量，此时我们原创内容，盗版必究。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。可能需要插入新任务或者立即停止当前任务。
【作者：唐霜】【未经授权禁止转载】【原创内容，转载请注明出处】未经授权，禁止复制转载。另外，我们没有让行动端端反馈直接返回给任【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】原创内容，盗版必究。务，因为这样就会导致数据流向不再是单向的著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。。我们需要将硬件执行器的反馈转换为感知端【本文受版权保护】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。的信号，重新发送事件给中枢，由中枢来决定【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】当前的执行是否符合预期。
著作权归作者所有，禁止商业用途转载。本文作者：唐霜，转载请注明出处。【原创内容，转载请注明出处】AI应用架构【原创不易，请尊重版权】
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