一、智能体人工智能的定义
它是具有自主性的系统（智能体），能在最少人类干预下感知、推理并朝着目标行动，可做决策、规划任务并根据反馈适应，应用于任务自动化、智能助手、研究型智能体、工作流编排等领域。
二、相关工作角色
涵盖AI智能体开发者、提示工程师、大语言模型编排者、AI自动化专家、AgentOps专家、研究型智能体创建者、AutoGPT/N8n/LangGraph集成者、AI产品构建者、AI工作流设计师、多智能体系统架构师。
三、三大核心能力
• 感知：理解指令或目标，从文档、API、工具中提取数据，保持对环境和目标的感知。
• 推理：将任务分解为步骤，选择合适的工具或API，执行中做出动态决策。
• 行动：通过工具或API执行进程，监控行动并调整计划，必要时与其他智能体协作。
四、初学者工作流指南
分为四个步骤：
• 项目设置：定义智能体的目标或成果，选择环境和工具（如LangChain、N8n），将任务分解为子目标。
• 记忆与上下文处理：使用向量存储或记忆模块，为多步骤任务添加持久记忆，将上下文反馈到决策循环中。
• 工具与行动选择：连接API、数据库或平台，教智能体如何及何时使用它们，构建规划和路由逻辑。
• 执行与反馈：智能体执行一个或多个行动，验证成果是否符合预期，循环执行计划直到任务完成。
五、关键术语解释
• 智能体（Agent）：自主的人工智能系统，能做决策并朝着目标行动。
• 工具使用（Tool Use）：智能体调用外部函数（如API或应用）的能力。
• 记忆（Memory）：存储对话历史、变量或长期上下文的地方。
• 规划器（Planner）：决定下一步最佳行动的模块。
• 执行器（Executor）：执行所选任务或工具调用的智能体部分。
• 反思（Reflection）：智能体评估其后续步骤以调整未来行动。
• 多智能体系统（Multi-Agent System）：一组协作处理复杂任务的智能体。
• RAG（检索增强生成）：添加外部知识使智能体更智能。
• LangChain / AutoGen / CrewAI：用于构建和管理智能体的流行框架。
• AgentOps：用于监控、调试和在生产中管理智能体的工具和实践。#人工智能未来 #智能化技术 #AI人工智能 #智能化转型
它是具有自主性的系统（智能体），能在最少人类干预下感知、推理并朝着目标行动，可做决策、规划任务并根据反馈适应，应用于任务自动化、智能助手、研究型智能体、工作流编排等领域。
二、相关工作角色
涵盖AI智能体开发者、提示工程师、大语言模型编排者、AI自动化专家、AgentOps专家、研究型智能体创建者、AutoGPT/N8n/LangGraph集成者、AI产品构建者、AI工作流设计师、多智能体系统架构师。
三、三大核心能力
• 感知：理解指令或目标，从文档、API、工具中提取数据，保持对环境和目标的感知。
• 推理：将任务分解为步骤，选择合适的工具或API，执行中做出动态决策。
• 行动：通过工具或API执行进程，监控行动并调整计划，必要时与其他智能体协作。
四、初学者工作流指南
分为四个步骤：
• 项目设置：定义智能体的目标或成果，选择环境和工具（如LangChain、N8n），将任务分解为子目标。
• 记忆与上下文处理：使用向量存储或记忆模块，为多步骤任务添加持久记忆，将上下文反馈到决策循环中。
• 工具与行动选择：连接API、数据库或平台，教智能体如何及何时使用它们，构建规划和路由逻辑。
• 执行与反馈：智能体执行一个或多个行动，验证成果是否符合预期，循环执行计划直到任务完成。
五、关键术语解释
• 智能体（Agent）：自主的人工智能系统，能做决策并朝着目标行动。
• 工具使用（Tool Use）：智能体调用外部函数（如API或应用）的能力。
• 记忆（Memory）：存储对话历史、变量或长期上下文的地方。
• 规划器（Planner）：决定下一步最佳行动的模块。
• 执行器（Executor）：执行所选任务或工具调用的智能体部分。
• 反思（Reflection）：智能体评估其后续步骤以调整未来行动。
• 多智能体系统（Multi-Agent System）：一组协作处理复杂任务的智能体。
• RAG（检索增强生成）：添加外部知识使智能体更智能。
• LangChain / AutoGen / CrewAI：用于构建和管理智能体的流行框架。
• AgentOps：用于监控、调试和在生产中管理智能体的工具和实践。#人工智能未来 #智能化技术 #AI人工智能 #智能化转型
