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智能体（Agent）是一种在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他智能体或人类进行交互的计算机程序或实体。它们具备自主性、反应性、社交性和适应性等特点，能够根据环境的变化调整自己的行为，以达到预设的目标。本文将详细拆解智能体从提示词接收、LLM大模型理解识别、知识库匹配、任务规划到行动执行等五个关键步骤，深入剖析智能体的工作原理，并汇总目前市面上智能体产品的能力项，以期为读者带来一些启示。
智能体的工作过程
（一）关键步骤一：提示词接收与处理
提示词是智能体接收到的初始输入，描述了智能体需要完成的任务或解决的问题。智能体需要对提示词进行解析和理解，以便为后续的任务规划和行动执行提供指导。提示词的撰写要清晰表达需求、统一称谓代词和避免行业黑话，以确保智能体正确理解和执行任务。
（二）关键步骤二：LLM大模型理解、提取、识别与选择
LLM大模型（Large Language Model）是智能体进行任务规划和知识推理的重要工具。通过对大量文本数据的学习，LLM大模型具备了强大的语言处理能力和知识推理能力。智能体可以利用LLM大模型对提示词进行深入分析，生成可能的解决方案，并进行选择和优化。
（三）关键步骤三：Memory知识库调用、匹配与检索
智能体在执行任务时，需要调用Memory知识库进行信息检索和匹配。Memory知识库包括感觉记忆、短期记忆和长期记忆。其中，长期记忆又分为文本字段内容、文件和网页信息。智能体通过检索Memory知识库，获取与当前任务相关的信息，以辅助决策和任务执行。
（四）关键步骤四：Planning任务规划
任务规划是智能体根据提示词、LLM大模型以及知识库进行决策和规划的过程。智能体需要综合考虑各种因素，制定出最合适的任务执行方案。任务规划的分解可以由大模型输入简单提示、使用特定任务指令或人工提供信息完成。
（五）关键步骤五：Action工具使用与执行
行动执行是智能体根据任务规划结果执行具体操作的过程。智能体可能涉及与环境的交互、数据的收集和处理、决策的调整等多个环节。智能体需要准确地执行每一步操作，以确保任务能够顺利完成。
当前市面上智能体主要呈现形式主要有以下几种
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Copilot场景助理：以场景为中心，为用户提供辅助决策和操作建议。
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ChatGPTs对话式智能体：通过自然语言与用户进行交互，提供问题解答、任务执行等功能。
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Flow工作流智能体：按照预设的工作流程，协助用户完成特定任务。
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Agent自主智能体：具备自主决策和行动能力的智能体，能在特定环境中自主完成任务。
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Agents多智能体协同：多个智能体相互协作，共同完成复杂任务。
总结
智能体作为一种具备自主性、反应性、社交性和适应性的计算机程序或实体，在各个领域具有广泛的应用前景。本文通过详细剖析智能体的工作原理和当前市场的主要呈现形式，为智能体在我国的发展提供了有益的启示。随着技术的不断进步，智能体将在未来发挥越来越重要的作用，助力各行各业实现智能化转型。
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