作者 | lucasgftang
大语言模型 vs 人类
大语言模型很强大，就像人类的大脑一样拥有思考的能力。如果人类只有大脑，没有四肢，没有工具，是没办法与世界互动的。如果我们能给大模型配备上四肢和工具呢？大模型是不是就会打破次元壁，从数字世界走向现实世界，与现实世界实现梦幻联动呢？
大语言模型（后文将用 LLM 指代）可以接受输入，可以分析&推理、可以输出文字\代码\媒体。然而，其无法像人类一样，拥有规划思考能力、运用各种工具与物理世界互动，以及拥有人类的记忆能力。
- LLM：接受输入、思考、输出
- 人类：LLM（接受输入、思考、输出）+ 记忆 + 工具 + 规划
如果我们给 LLM 配备上：与物理世界互动的工具、记忆能力、规划思考能力。LLM 是否就可以像人类一样，能够自主思考并规划完成任务的过程，能检索记忆，能使用各种工具提高效率，最终完成某个任务。
智能体是什么
智能体的英文是 Agent，AI 业界对智能体提出了各种定义。个人理解，智能体是一种通用问题解决器。从软件工程的角度看来，智能体是一种基于大语言模型的，具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力，能自主完成给定任务的计算机程序。
图 1. 由 LLM 驱动的智能体系统
如图 1 所示，在基于 LLM 的智能体中，LLM 的充当着智能体的“大脑”的角色，同时还有 3 个关键部分：
- 规划（Planning） : 智能体会把大型任务分解为子任务，并规划执行任务的流程；智能体会对任务执行的过程进行思考和反思，从而决定是继续执行任务，或判断任务完结并终止运行。
- 记忆（Memory）: 短期记忆，是指在执行任务的过程中的上下文，会在子任务的执行过程产生和暂存，在任务完结后被清空。长期记忆是长时间保留的信息，一般是指外部知识库，通常用向量数据库来存储和检索。
- 工具使用（Tool use）：为智能体配备工具 API，比如：计算器、搜索工具、代码执行器、数据库查询工具等。有了这些工具 API，智能体就可以是物理世界交互，解决实际的问题。
智能体能做什么
相信看到这里，我们已经对智能体有了基本的认知。如果你还觉得智能体这个概念有点抽象，没关系，现在我们来点好玩的，一起来看看智能体能玩出什么花样？
1.智能体之调研员
调研员智能体，可以根据用户的调研问题，从搜索引擎上搜索资料并总结，然后生成调研报告。这里使用 MetaGPT 框架中的调研员 示例来展示一个智能体的实际作用及其构成。
运行一下试试：
- 输入调研课题：调研特斯拉 FSD 和华为 ADS 这两个自动驾驶系统
~ python3 -m metagpt.roles.researcher "特斯拉FSD vs 华为ADS"