什么是"智能体"?聊聊这个令人费解的术语。langchain的创始人这2天发表的一个新博客，地址如下。重点是介绍到底什么是智能体-Agent？后文非原文（归纳总结后的内容）。

https://blog.langchain.dev/what-is-an-agent/

每次提到"智能体(agent)"这个词,身边的人都会陷入沉思?"这到底是什么玩意儿?"他们可能会这么想。相信不少人都和我一样,对这个概念摸不着头脑。

作为 LangChain 的创始人,也经常被问到这个问题。我的定义可能比大多数人更加专业和技术性:"智能体是一个使用大语言模型(LLM)来决定应用程序控制流的系统。"但即便是我自己,也承认这个定义并不完美。

人们通常认为智能体应该是高度自主、人性化的,但如果一个简单的系统只是使用 LLM 在两条路径之间进行路由选择,它也符合我的技术定义,虽然可能不符合大众对智能体的普遍印象。

总之,定义什么是"智能体"并不容易。不过,我很喜欢 Andrew Ng 最近提出的一个观点。他说,不如把注意力放在"智能"这个概念的"程度"上,而不是纠结于到底什么该算作"真正的智能体"。就像自动驾驶汽车有不同等级的自主性一样,我们也可以把"智能"程度看作一个光谱，也就是Agentic。

那么,什么才算是"智能"呢?我在去年的 TED 演讲中用一个幻灯片来解释了 LLM 系统中不同等级的"智能"。简单来说,一个系统越是让 LLM 决定自身的行为方式,它就越"智能"。

比如,使用 LLM 进行简单的输入路由,这只算是很小程度的"智能"。如果使用多个 LLM 进行多步骤的路由,那就更"智能"了。如果系统还能决定是否继续执行或完成任务,那就更上一个台阶,属于"状态机"范畴。如果系统还能构建并记住自己的工具,那就更加"智能",可以归类为"自主智能体"（Autonomous Agent）。

这些"智能"程度的定义确实还是比较专业和技术性的。但我认为把"智能"程度当作一个光谱来看待,对于设计和描述 LLM 系统都很有帮助。因为这可以指导你在开发过程中做出正确的决策 - 包括构建、运行、交互、评估甚至监控系统。

总之,我们应该摒弃非黑即白的思维方式,而是以更开放的心态去认识"智能"这个概念。毕竟,这是一个新兴的领域,我们还有太多未知需要去探索和理解。让我们一起踏上这个充满想象力的旅程吧!

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