我在著作权归作者所有，禁止商业用途转载。公众号文章【转载请注明来源】中提出了“面向AI编程”的说法，与“面向转载请注明出处：www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。对象编程”对应，以完成AI基础单元为编程原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】目标，按照AI特性来设计代码结构，通过A原创内容，盗版必究。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】I能力来实现具体功能。同时，面向AI的另原创内容，盗版必究。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。外一方面是，与传统面向机器编程相比，我们原创内容，盗版必究。【转载请注明来源】生产的代码不再提供给机器消费，而是主要提【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】供给AI进行消费，或者说让AI在机器上按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】照我们的预设进行工作。再有，面向AI的再【原创不易，请尊重版权】【原创不易，请尊重版权】一方面是，与传统的面向需求编程相比，我们转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net编码的目标是通过调动AI来完成目标需求，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。而非直接写代码完成需求，这个过程中，只要本文版权归作者所有，未经授权不得转载。原创内容，盗版必究。能满足需求，可以让AI自由选择实现方式，本文作者：唐霜，转载请注明出处。【作者：唐霜】不一定是编程方式。随着LLM逐渐成熟，过【作者：唐霜】【本文首发于唐霜的博客】往我们只能通过代码实现人机，而现在我们可【版权所有，侵权必究】【作者：唐霜】以通过自然语言实现人机，这对于技术的发展【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net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】原创内容，盗版必究。以指挥机器按照其创意进行生产。那么，在当【原创不易，请尊重版权】原创内容，盗版必究。下这个阶段，我们如何才能让不会编程的人指【本文首发于唐霜的博客】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】挥机器呢？本文就来具体聊一聊，2024年【原创不易，请尊重版权】未经授权，禁止复制转载。的今天，开发者们是如何解决这个问题的。
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【原创不易，请尊重版权】【作者：唐霜】原创内容，盗版必究。【本文受版权保护】著作权归作者所有，禁止商业用途转载。由复旦NLP和米哈游调查完成的文献综述《The Rise and Potenti【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。al of Large Language本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【作者：唐霜】 Model Based Agents:本文作者：唐霜，转载请注明出处。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。 A Survey》详细阐述了LLM-based Agen【原创不易，请尊重版权】【本文受版权保护】t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。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。
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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。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】Agent由大脑模块、感知模块、行动模块本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【原创内容，转载请注明出处】构成。作为人工智能工程的最小单位，Age【未经授权禁止转载】本文作者：唐霜，转载请注明出处。nt的功能可以不同，但构成模块的设计完全【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。符合了人类的认知，因此，三模块结构缺一不【未经授权禁止转载】未经授权，禁止复制转载。可。
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中枢大脑【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net
【未经授权禁止转载】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。在2024年的今天，因为我们已经有了LL【本文受版权保护】转载请注明出处：www.tangshuang.netM，因此，当我们再去思考一个Agent的【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】大脑应该具备哪些能力时，和前面代际的思考本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。方式完全不同。LLM-based时代下，【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。Agent的大脑主要包含：
【未经授权禁止转载】转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易，请尊重版权】- 自然语言交互，包含自然语言理解、多轮对话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】、自然语言（高质量）生成、意图和含义理解 本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文受版权保护】原创内容，盗版必究。
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原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】Agent的真正发挥作用的部分，从编程的【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【作者：唐霜】角度，中枢大脑的功能可以富余，但感知和行【本文受版权保护】【本文受版权保护】动定义了该Agent的边界，决定了该Ag转载请注明出处：www.tangshuang.net原创内容，盗版必究。ent的实际功能。从LLM的角度，Age【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。nt的行动主要包括：
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。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。- 输出文本原创内容，盗版必究。 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】【版权所有，侵权必究】【本文受版权保护】
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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。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】Agent的治理模式本文版权归作者所有，未经授权不得转载。
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转载请注明出处：www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文首发于唐霜的博客】本文作者：唐霜，转载请注明出处。- 面向任务的，用以完成人们提出的任务，以提【作者：唐霜】未经授权，禁止复制转载。升生产效率 【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。【原创内容，转载请注明出处】
- 面向创新的，用以在特定领域进行快速验证，【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有，侵权必究】以极大的缩减实验时间，例如在蛋白质构型编未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net排上，今天1分钟就可以完成过去10年的编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排发现 原创内容，盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】
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这里需要注意，我没有把传感器类作为一类A著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有，侵权必究】gent，下文会提到，我们的硬件传感器本【未经授权禁止转载】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【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】百怪的传感器，最终给到AI的输入，都可以【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创内容，转载请注明出处】是统一标准的数据结构，这个部分需要传感器【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有，侵权必究】的开发者去做，作为AI系统的开发人员，无【本文受版权保护】本文作者：唐霜，转载请注明出处。法触达这个部分。同样的道理，我们会让用于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】执行任务的硬件也与系统本身解耦，不过由于【原创内容，转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net执行硬件是被调用方，因此，这部分封装需要原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】我们AI系统的开发者来完成。
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【本文首发于唐霜的博客】未经授权，禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net现在，让我们想象，我们已经有了一台机器人著作权归作者所有，禁止商业用途转载。原创内容，盗版必究。，现在它需要完成一个炒鸡蛋的任务，那么，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。从我们编程的角度，这里面都由哪些东西构成【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net呢？数据和指令的流动是怎样的呢？
【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。首先是指令的接收和理解，我们通过麦克风接【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。收指令，此时麦克风接收的是音频信息，我们本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【转载请注明来源】通过一个agent将其转化为文本信息；接本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】着，我们将该文本输入到一个用于理解指令的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。agent，该agent从自身支撑的所有【作者：唐霜】【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】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】原创内容，盗版必究。定协议文本发送给中枢agent；中枢ag【转载请注明来源】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。ent的主要能力是理解和规划，它在接收指【原创内容，转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】令之后，正确理解了该指令，并发通过fun著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。ctional call功能，创建了一个未经授权，禁止复制转载。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【本文首发于唐霜的博客】，它开始规划该任务，第一步是确认自身所处未经授权，禁止复制转载。【本文首发于唐霜的博客】环境，第二步是确认炒鸡蛋的条件是否满足，【本文首发于唐霜的博客】【转载请注明来源】第三步是准备食材，第四步是烹饪……；完成著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文受版权保护】规划后，将该规划进行进一步细化，把所有关本文作者：唐霜，转载请注明出处。【转载请注明来源】联的agent都挑选出来，并建立了任务地【作者：唐霜】【本文受版权保护】图；之后开始执行任务，它通过打开摄像头和【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】毫米波雷达全屋扫描设备，这些设备在被打开【本文受版权保护】【转载请注明来源】后，会将信息通过响应的agent层层上报【未经授权禁止转载】【原创不易，请尊重版权】，最终被中枢确认；之后再发送执行履带滚动【作者：唐霜】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。的指令，控制电机运转，实现移动和各种硬件【版权所有，侵权必究】未经授权，禁止复制转载。设备的控制；最终完成炒鸡蛋，并通知主人任原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】务完成。
未经授权，禁止复制转载。原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。【本文受版权保护】我们可以看到，这是一个非常复杂的细节超多【版权所有，侵权必究】转载请注明出处：www.tangshuang.net的系统，虽然难度大，但是也不是不可能对吧本文作者：唐霜，转载请注明出处。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】。
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AI系统设计示意图（注意，这里的中枢层和著作权归作者所有，禁止商业用途转载。未经授权，禁止复制转载。Agent的中枢大脑是两个概念）
【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。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。对于我们开发者，主要是在软件侧做一些事情【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】，不同的硬件传感器它的数据结构是不同的，转载请注明出处：www.tangshuang.net转载请注明出处：www.tangshuang.net因此，我们需要有一个针对性的agent来本文作者：唐霜，转载请注明出处。未经授权，禁止复制转载。处理这类传感器的信号。同样，行动端的逻辑【未经授权禁止转载】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net是一样的。有些硬件本身即是传感器也是执行【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】器，我们需要把这些硬件拆开来看，在概念上【版权所有，侵权必究】【版权所有，侵权必究】它和现实是不同的。
【作者：唐霜】【本文首发于唐霜的博客】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权，禁止复制转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net在平台端，我们用“事件代理层”来实现具体【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文首发于唐霜的博客】agent和平台的解耦。我们的平台会对接著作权归作者所有，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。无数的agent，通过解耦，我们不需要针【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有，禁止商业用途转载。对不同的agent进行设计，而是提供统一原创内容，盗版必究。【关注微信公众号：wwwtangshuangnet】的协议，agent通过协议订阅或发布事件【原创不易，请尊重版权】【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。，我们设计为单向信息流，这样可以让每一个【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】agent都只有一个输入和一个输出，以让著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】实现更加简单。由于一项工作具有时间延续性原创内容，盗版必究。未经授权，禁止复制转载。，因此，我们设计任务调度层来维持一个任务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队列，通过中枢层来为任务调度提供方案。而【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】且，我考虑到有一种情况是任务在执行过程中【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者：唐霜，转载请注明出处。，由于传感器发现了新的环境变量，此时我们【本文首发于唐霜的博客】【原创不易，请尊重版权】可能需要插入新任务或者立即停止当前任务。
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