理解 AI 代理的角色和能力

AI 代理的概念已成为人工智能领域的一个核心话题，特别是在大规模语言模型（LLMs）的开发中。根据 LangChain Blog，什么构成“代理”的定义和理解可以有很大的不同，常常导致开发者和研究者之间的混淆和争论。

定义 AI 代理

LangChain Blog 将代理描述为一个利用 LLM 决定应用程序控制流程的系统。这个定义虽然技术性很强，但可能与人们常认为的先进的、自主性的代理不一致。博客指出，即使是简单的 LLM 在不同路径之间进行路由的系统，在这个定义下也可以被看作是代理。

AI 领域的著名人物 Andrew Ng 建议，与其讨论哪些系统是真正的代理，不如将代理能力视为一个光谱。这种观点与自动驾驶汽车根据其自主水平分类的方式一致。

代理行为的光谱

LangChain Blog 进一步阐述了“代理行为”的概念，将其呈现为一个衡量 LLM 决定一个系统行动的程度。博客将系统分为不同的代理行为级别：

• 路由器： 使用 LLM 将输入路由到特定工作流程的系统。
• 状态机： 包含多个路由步骤，并可以循环直到任务完成的系统。
• 自主代理： 高度代理化的系统，可以为未来的步骤构建和记忆工具，类似于Voyager 论文中的实现。

这种技术分级有助于开发者更有效地设计和描述 LLM 系统。

代理系统的重要性

理解系统中的代理行为级别可以显著影响开发过程。更多代理性的系统需要强大的编排框架、耐久的执行环境以及全面的评估和监控工具。LangChain Blog 强调，随着系统变得更加代理化，它们同样变得更加复杂和难以管理，需要专门的工具和基础设施。

例如，高度代理化的系统受益于支持分支逻辑和循环的框架，从而加快开发速度。它们还需要监控工具，允许开发者实时观察和修改代理的状态或指令，确保系统保持在正确的轨道上。

代理系统的新工具

代理系统日益复杂和能力增强，推动了新工具和基础设施的需求。LangChain 开发了用于代理编排的LangGraph 和用于 LLM 应用测试和可观察性的LangSmith。这些工具旨在支持高度代理化系统的独特需求。

随着 AI 领域的不断发展，理解和利用代理能力的光谱对于开发高效和强大的 LLM 应用至关重要。