AI Agent是什么？一篇文章讲透智能体的前世今生

你将手机开启, 朝着Siri讲“帮我预订次日下午三点的那个会议室”, 它依照所说的去做了。

这并非是魔法, 它乃是AI Agent在进行干活。

但等等——咱们别一上来就整那些虚头巴脑的定义。

先去想一个问题, 你手机里的那个语音助手, 以及GPT这种大模型, 究竟存在着啥样的区别?

答案其实很简单：一个会动，一个只会说。

AI Agent到底是个啥？

打个比方吧。

你聘请了一名实习生, 你告知他, 去整理下上个月的销售数据, 制作一个图表, 发送到群里。

实习生要自己去琢磨, 从哪一个系统当中获取数据, 使用什么样的工具来绘制图形, 群在什么地方, 该如何去发送。

每一步都要自己去搞，这叫自主性。

而AI Agent，就是那个电子版的实习生。

它并非只是个用于单纯回答问题的事物, 它是一套具备能感知环境能力的系统, 它是一套可以自己做出决策的系统 ,它是一套进而动手执行的系统。

它的核心组成，其实就三块：感知、思考、行动。

“看”与“听”, 此乃被称作感知的行为, 举例来说, 像是读取你所传达的文字指令, 抓取网页之上所呈现的信息。

思考，就是“想”——用大模型去拆解任务、规划步骤。

行动，就是“做”——调用API、发邮件、操作数据库。

你发现没？它跟传统的“规则写死”的自动化完全不一样。

以前存在的自动化, 呈现的是“要是A那么就B”这样的模式, 就如同老式的洗衣机, 只要按下按钮它就会转动起来。

但AI Agent不一样，它能在未知环境里自己找路。

为什么现在突然火了？

说实话，AI Agent这个概念其实几十年前就有了。

在上个世纪五十年代的时候, 图灵就在那里琢磨着机器到底能不能进行思考, 之后出现了一个被叫做专家系统的东西, 它算是早期的雏形。

但那会儿技术太拉胯，数据少、算力弱，根本跑不动。

转机在2023年。

像GPT - 4、这些一般的大模型, 忽然能够“理解”人类自然形成的语言, 不再是那种表述不流畅的回复, 而是确实可以读懂复杂的指令。

这就好比给Agent装上了一颗聪明的大脑。

于是，各种Agent框架像雨后春笋一样冒出来。

像这样的, 你给其设定一个目标, 它能够自行去查找资料, 能够自己来编写代码, 还能够自主修改bug, 整个过程完全不需要你去进行干预。

还有, 能令几个Agent组合起来开展工作, 其中一个进行文案撰写, 一个从事设计操作, 一个专门负责作品发布。

听起来是不是像你的创业小团队？

AI Agent能干啥？说几个接地气的例子

别光听概念，咱看几个活儿。

第一个，搞数据分析。

以往你若要剖析一份Excel, 须自行撰写公式, 绘制透视表, 制作图表。

此刻如何? 你将文件递给Agent, 告知“给我瞅一瞅这个月何种产品销路好, 依照地区制作一幅对比图”。

它自己打开文件、跑代码、画图、然后发给你。

整个过程不到两分钟。

第二个，自动写周报。

你是不是每周五都要憋一篇周报？

Agent能够自动于你的聊天记录之中寻觅, 在你的邮件里面探寻, 从项目管理系统当中翻找你的工作内容, 接着依照模板拼凑出一篇周报。

你只需要瞄一眼，改俩字，发出去。

省下的时间够你喝杯咖啡。

第三个，管理你的日程。

出现一封会议邀请, Agent 会自动去查看你的日历, 一旦存在冲突情况, 它会主动给对方回复邮件, 内容为“这个时间段不可以, 要不然将其换成周三下午可不可行? ”。

你甚至不用打开邮箱。

这三个例子只是冰山一角。

极其夸张的是, 已然存在公司利用Agent去撰写代码, 开展测试工作, 甚而对服务器进行运维。

一个人带着一群Agent干活，效率是以前的五倍不止。

但别高兴太早——它的坑也不少

我刚才说的好像很美好，但你真用起来，会发现一堆问题。

第一个大坑：容易跑偏。

Agent的“自主性”有时候是双刃剑。

你曾吩咐它“帮我找找最近有啥好用的项目管理工具”, 它或许查着查着, 便会跑到去钻研“最佳的项目管理方法论”, 随后给你呈上一篇论文归来。

你得给它画个圈，不然它就像脱缰的野狗。

第二个坑：隐私和安全。

Agent要调用你的数据——邮件、文档、聊天记录。

这些数据放在哪？会不会被泄露？

已经有公司因为Agent误操作，把内部资料发到公共群里了。

你敢放心让它碰你的核心业务数据吗？

第三个坑：成本和稳定性。

每个Agent跑一次任务，背后都要调用大模型API。

一次调用几毛钱，如果一天跑几千次，那个账单够你哭的。

而且大模型偶尔会抽风，输出一些莫名其妙的东西。

你把重要任务交给它，它突然摆烂，你会想砸电脑。

普通人该怎么看AI Agent？

别慌。

你不用急着把所有工作都扔给Agent，也没必要。

目前你最为应该去做的事情, 是对它的原理予以理解, 接着从一项小任务着手进行尝试。

就比如说, 在你日常所从事的工作当中, 存不存在那样一种活儿, 它是重复的, 是繁琐的, 并且不太需要创造力呢?

那就是Agent的菜。

尝试着去撰写一个, 告知它, 在每天上午的九点这个时刻范围之内, 协助我去梳理一番昨天行业之中所出现的重大新闻事件, 从中筛选并且罗列出来最为重要的三条, 然后发送到我的微信之上。

然后观察它干得怎么样。

好的，你就扩展开来；不好的，你就调整指令。

这东西不是万能药，但绝对是一个趁手的工具。

类似当年Excel初次问世之际, 会计们对此亦不太置信——如今谁还会运用手工方式进行算账呢?

未来会怎样？

我猜，三年后你再看这篇文章，会觉得我说的太保守。

Agent会越来越像你的同事——能开会、能吵架、能背锅。

但它永远替代不了你，因为它没有欲望。

它不会因为身处“今日心情不大好”这种状况而选择摸鱼, 不会由于面临“老板脸色呈现出难看的样子”就此陷入焦虑。

它只是个工具，只不过这个工具学聪明了。

你现在要做的，不是焦虑“我被替代怎么办”，而是想清楚：

假设我的工作之中存在着一半能够交由Agent去做的部分, 那么我省却下来的那些时间, 究竟应当被用来从事什么事情呢?

想通这个问题的人，才是下一个时代的赢家。

最后一句：别怕尝试。

哪怕让Agent帮你订一杯奶茶，也挺香的。