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摘要
本篇文章探讨了人工智能（AI）从简单的大型语言模型（LLM）发展到自主智能体的演变，概述了四个关键构建块（推理、外部记忆、执行和规划），并详细介绍了不同的智能体架构（检索增强生成（RAG）、工具使用、决策智能体、有限自主智能体和通用AI智能体），同时提供了实际案例。
关键要点:
- **生成式AI**正在从搜索、合成和生成的阶段向能够思考和行动的自主智能体演变。
- **完全自主智能体**的四个构建块为推理、外部记忆、执行和规划。
- 存在多种智能体架构，从检索增强生成（RAG）到完全自主的通用AI智能体，各有不同的自主程度。,
- 本文提供了各种应用中AI智能体的实例，展示了不同的自主水平和能力。,
- 文章强调了**智能体架构**的日益复杂性及所需的支持基础设施。
- **“轨道智能体”**架构被展示为自主性与控制之间的一种实用平衡。
- 最终目标是开发具备动态推理和规划能力的**通用AI智能体**。
来
AI Agents: A New Architecture for Enterprise Automation - Menlo Ventures
https://menlovc.com/perspective/ai-agents-a-new-architecture-for-enterprise-automation/
正文
代理设计的最后一个、仍然无法实现的圣杯是通用 AI 代理——一种 for 循环架构，其中 LLM 的高级功能包含了以前设计的结构化“轨道”。这个假设的代理将具有动态推理、规划和自定义代码生成能力，使其能够在外部系统中执行任何操作，而不仅仅是预定义的系统。
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