什么是AI Agent？
大模型Agent是一种构建于大型语言模型（LLM）之上的智能体，它 具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。
Agent是能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预 设目标。在技术架构上，Agent从面向过程的架构转变为面向目标 的架构，旨在通过感知、思考与行动的紧密结合，完成复杂任务。
Agent关键技术-LLM：在Agent技术中，大语言模型（LLM）作为 核心计算引擎，不仅限于文本生成，还能够进行对话、完成任务、 推理，并展示一定程度的自主行为。
Agent关键技术-Function Calling：Function Calling在智能助手 和自动化流程中的应用场景中，LLM通过调用外部API或预设函数 来集成多样化服务与复杂操作，以满足用户请求并自动化执行流程。
在构建智能助手时，LLM可能需要根据用户的请求调用外部服务 （如天气查询API、数据库查询等），并将结果整合到其响应中。
在自动化流程中，LLM可以通过调用预设的函数来执行一系列复杂的操作，如数据处理、文件生成等。
Agent关键技术-RAG：通过引入RAG，LLM Agent能够在需要时 查询外部知识库，如专业数据库、学术论文、行业报告等，从而增 强其知识广度和深度。
为什么需要AI Agent？AI Agent作为LLM能力的整合者与定制化服 务提供者，通过NLP和HCI技术增强交互体验，使用户能够轻松享 受LLM带来的智能服务。
1. 整合LLM能力：AI Agent作为平台，能够无缝整合LLM的文本生 成、理解、推理等能力。通过Agent，用户可以直接与LLM进行 交互，而无需深入了解LLM的复杂性和技术细节。
2. 定制化服务：AI Agent可以根据不同用户的需求和场景，定制化 地利用LLM的能力。例如，在客户服务领域，Agent可以根据用 户的查询和问题，利用LLM生成准确的回答和解决方案；在个性 化推荐系统中，Agent可以分析用户的偏好和行为，利用LLM生 成定制化的推荐内容。
3. 增强交互体验：AI Agent通过自然语言处理（NLP）和人机交互 （HCI）技术，能够提供更自然、流畅的交互体验。用户可以通 过自然语言与Agent进行对话，而Agent则能够理解和回应用户 的意图和需求，从而增强用户的满意度和忠诚度。
