对Prompt的详细学习和实践之后，再补充一个简单易记的学习成果，便于大家上手实践：

Prompt工程的万能公式：

角色+角色技能+任务核心关键词+任务目标+任务背景+任务范围+任务解决与否判定+任务限制条件+输出格式/形式+输出量。

理解以上公式中的关键词，并在实践中进行获得反馈，持续优化，相信我，你也会成为Prompt高手，成为AIGC的超级受益者。

这次想主要介绍一下Agent，有了LLM的加持，Agent的“思考能力”得到了大幅度的增强，成为了近半年极其热门的概念，相关优秀的开发平台也层出不穷。

比如：Coze平台、Dify平台、向量脉络等。

二、AI-Agent基础概念

AI-Agent即人工智能代理，是具备规划、记忆、工具引用、行动能力的智能体，优势是基于大模型能力，可以自主感知上下文、感知文本、独立思考并做行动举措。

我们说LLM（大语言模型）对AI-Agent的助力极大，我们也顺便来了解一下LLM在其中的价值。LLM提升AI Agent的理解力和泛化能力，使其能更好地处理多种任务和上下文信息。这增强了AI代理的自然语言处理能力，从而提供更个性化、连贯的交互体验。

也有很多人将AI-Agent是Prompt工程的一种升级，毕竟掌握LLM使用的核心就是用好Prompt，这是把LLM当成核心视角的说法逻辑。

很多人也会把AI-Agent与ChatBot、Copilot弄混，三者的确有相似之处，都是可以帮助主人用户完成指定任务的工具对象，那有什么不同之处呢？

ChatBot：

主人用户完成绝大部分工作，类似向AI询问意见，了解信息，AI提供信息和建议但不直接处理工作。

Copilot：

其对主人用户输出的Prompt的内容进行响应并完成初稿，主人用户会对其指定目标，协助修改，最终确认目标的完成结果和确认，在和主人用户的分工中，工作量差不多，定位是助理角色。

AI-Agent：

主人用户负责定义交互的目标和相关的要求和素材资源，Agent负责完成具体的任务分析、任务执行和结果呈现，Agent在实际分工中完成绝大部分工作。

三、AI-Agent核心架构与逻辑

Agent靠LLM这个核心控制器进行思考，但是还需要有相应的执行逻辑，所以我们总结出了如下公式：

AI-Agent=LLM*(规划+记忆+工具+行动)

因此，Agent是由四个关键部分构成：规划、记忆、工具、行动。这四者受LLM统一指挥驱动，相互联动、相互配合、形成结果。

下图对四个关键部分进行了扩展说明：

1. 规划（Planning）

定义：规划是智能体在执行任务之前，制定一个详细的步骤或策略，以实现目标的过程。

作用：通过规划，智能体能够有效地安排任务的顺序，优化资源的使用，减少时间浪费，并提高成功率。例如，在处理一个复杂问题时，智能体会先分析问题的各个方面，制定一个可行的解决方案，然后逐步执行。

2. 记忆（Memory）

定义：记忆是智能体存储和检索信息的能力，包括短期记忆和长期记忆。

作用：记忆使得智能体能够记住以前的对话、用户的偏好和习惯，从而提供更个性化和连续性的服务。例如，智能体可以记住用户的兴趣爱好，在下次互动时提供相关建议，或者记住用户之前提出的问题并跟进解决方案。

3. 工具（Tools）

定义：工具是智能体在执行任务时所使用的外部资源或内部功能模块。

作用：工具使得智能体能够扩展其能力，执行更复杂的任务。例如，智能体可以使用计算工具来进行数学运算，使用搜索工具来查找最新的信息，或者调用API与其他系统进行交互。通过使用工具，智能体可以提供更全面和高效的服务。

4. 行动（Action）

定义：行动是智能体根据规划和记忆，使用工具来执行具体任务的过程。

作用：行动是智能体将规划转化为实际操作的关键环节。通过行动，智能体能够完成用户的请求，实现预定的目标。例如，智能体可以根据用户的指示，发送一封电子邮件，预订餐厅，或者生成报告。行动的效果直接影响用户体验的质量和满意度。

四、AI-Agent的价值分析

基于AI-Agent的核心逻辑，我们不难看出其已经具备了和主人用户进行交互、完成流程的能力，同时也让AI能力可以更顺畅的融合到实际的工作流程中，优化生成关系，提升生产效率。

AI-Agent带来的直接价值是让工作的实现成本下降，生成的效果有所提升，也大大的缩短了工作的完成时间。

AI-Agent带来的间接价值更多是在人与人、人与机器之间，交互效率方面的提升，让人可以更专注在自己更擅长的事情上面。

AI-Agent最终实现的价值一定是关于生产力的质的提升，将生产关系逐步优化至对人类最有效的程度，当前现有的非常成熟且优秀的工作流程范式也会受到影响和改变。

五、AI-Agent实践案例

下面我们借助市面上一款比较热门的AI-Agent开发框架进行一个实践演示，我们会从搭建Bot、设置Prompt、添加技能、调试运行四个环节进行介绍。

1、搭建Bot

填写Bot名称：Excel助手工具

Bot功能简单介绍：我是一名Excel全能助手，专注于帮助用户解决Excel相关的问题和提供高效的数据处理，函数公式，VBA代码解决方案。

Bot图标：可以AI自动生成

2、设置Prompt（人设与回复逻辑）

（1）设置角色和个人简介

（2）设置功能特点

（3）使用指南

（4）使用建议

3、添加技能

（1）添加插件，强大的coze支持通过Prompt提示词自动添加插件

（2）设置知识库

（3）设置记忆

因为这个场景不需要进行记忆，因此将记忆功能关闭。

（4）设置开场白

4、调试运行

以上实践案例仅作为学习参考，因此选择了一个比较简单的示例。

六、总结与展望

当前的市场状态预示着AI Agent商业类产品即将迎来一个蓬勃发展的时期。在这个爆发前夜，市场需要为AI Agent提供更为广阔的空间，以鼓励其进行深入的探索和创新。

AI Agent作为人工智能领域的重要组成部分，其潜力和价值不容忽视。为了充分发挥其优势，我们需要为AI Agent提供更多的资源和支持，同时加强对其技术、应用和市场趋势的研究。

通过不断地探索和实践，AI Agent有望在未来市场中占据重要地位，并为企业和消费者带来更加智能化、便捷化的服务体验。

如果说大模型是工程师们精心构建的技术殿堂，需要深厚的专业知识和精湛的技能才能驾驭，那么AI Agent就像是每个普通人都可以轻松上手的乐高积木。它以其直观易用的界面和强大的功能，让每个人都能体验到人工智能的魅力。

AI Agent不仅降低了人工智能的门槛，让更多人能够参与其中，还通过其灵活性和可扩展性，为各种应用场景提供了可能。无论是智能家居、智能客服还是自动驾驶，AI Agent都能发挥其独特的作用，为我们的生活带来便利和乐趣。

因此，我建议大家不妨尝试一下AI Agent，感受它带来的不同凡响的体验。同时，我们也应该继续推动人工智能技术的发展，让更多人能够享受到科技带来的红利。