什么是Agent ？
Agent：基于大型语言模型的常识能力、推理能力，用于迭代运行一些目标或任务。它和ChatGPT的区别：
ChatGPT一问一答的形式，在ChatGPT插件推出后发生了一些变化：模型可以利用外部工具进行最多10个请求。考虑到有些人还没尝试过ChatGPT的插件，我举一个例子：
如果你有一个天气插件，你问ChatGPT“Beijing的温度是多少”的时候，ChatGPT知道它回答不了，并查看你安装的插件。
然后ChatGPT给插件发送一个请求，并收到一个错误消息：“请使用城市的中文名称”。
ChatGPT能读懂这个错误，修复错误之后发送一个新的请求“北京的温度是多少”。
然后他把查询到的数据反馈给你：“北京地面温度30度，较为舒适”
这就是Agent如何工作的最简单示例。
Agent由来
Agent的起源可以上溯到古希腊哲学思想，不过最早将其引入引入计算机科学和人工智能领域的人，则是著名科学家图灵，他在20世纪50年代提出机器智能的测试方法时引入了智能体相关概念。
在经历了经历了符号主义、连接主义、数学分析等多个发展阶段，目前的Agent（智能体）更强调主体的自主性、目标性、主动性和社交性等方面的能动特征。
原神的海灯节这一部分，一个由Agent构成的和谐社会，人类也可以参与其中。
以前，基于强化学习方法训练的Agent在问题和技能方面存在限制，只能在数字游戏等特定场景中进行规划和模拟对抗，或者在有限领域内进行规划和执行，缺乏泛化能力，难以进行真正的人机互动。
现在有了大模型，就极大地扩展了Agent的能力，它就像Agent的大脑，使Agent能够在接收到目标后进行逻辑推理和自我引导，不断寻找实现目标的最佳途径。
通过与其他软硬件的连接，Agent能够熟练地执行计算机任务、浏览网页、读写文件、进行支付等操作，而我们只需提供目标即可。
作为一个智能体的Agent，就如同人类通过感知应对外界变化，在社会中逐步适应环境。智能代理的框架也由三个部分组成，分别是“控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）”。
“控制端”通常由 LLMs 构成，是智能代理的核心，主要发挥存储记忆知识，承担着信息处理、决策等功能；
“感知端”则是将Agent的感知空间从纯文本拓展到包括文本、视觉和听觉等多模态领域，使其能够从周围环境中获取与利用信息；
“行动端”除了常规的文本输出，还赋予Agent具身能力、使用工具的能力，使其能够更好地适应环境变化。
为了更容易了解Agent，一个简单的例子来说明Agent的工作流程：
比如，当人类询问是否会下雨时，感知端（Perception）将指令转换为大模型可以理解的表示。然后控制端（Brain）开始根据当前天气和网上的天气预报进行推理和行动规划。最后，行动端（Action）做出响应并将雨伞递给人类。
Agengt应该是一个仅通过简单的指令，就可以完全自主的分析规划，减轻人类的工作压力，提高解决任务效率的智能体。未来，在解放用户双手后，甚至可以自主完成创新性的、探索性的工作，就像电影《HER》中的AI一样。
基于此，代理的应用可以有三种范式，包括“单代理、多代理和人机交互”。
单代理场景指可以接受人类自然语言命令，执行日常任务的Agent目前备受用户青睐，具有很高的现实使用价值，可以分成“任务导向、创新导向、生命周期导向”这三类。
在多代理场景中，Agent被看作是许多较小、特定功能的个体，它们相互协作和互动以解决问题。这种场景包括“合作型互动”和“对抗型互动”两种主要形式。合作型互动可以进一步细分为无序合作和有序合作，有助于提高任务效率和改进决策。
在人机交互场景中，Agent则主要与人类进行互动，共同完成任务。互动分两种模式“Instructor-Executor”和“Equal Partnership”。
其中，在Instructor-Executor模式中，人类充当指导者，提供指令和反馈，而Agent则充当执行者，根据指示逐步调整和优化；Equal Partnership模式中，Agent可以表现出共情能力，与人类平等地参与任务执行。
在代理社会的概念框架中，我们可以清晰看到分为三个关键部分，共同构建了这个复杂的社会模型。
左侧部分描述了在个体层面上，代理展现出多种内化行为，包括计划、推理和反思。此外，代理还具备内在的人格特征，这些特征涵盖了认知、情感和性格三个方面，进一步塑造了他们的行为和决策。
中间部分强调了单个代理能够与其他代理形成群体，共同展现出协同合作等群体行为。这种合作性互动是代理社会中的重要组成部分，代理们在群体中互相影响，形成共同决策和行为，从而实现更高层次的目标。
右侧部分则关注了代理社会的环境，这个环境可以是虚拟的沙盒环境，也可以是真实的物理世界。在这个环境中，存在着多种要素，包括其他人类参与者和各类可用资源。对于每个单独的代理来说，其他代理也构成了环境的一部分，影响着他们的互动和决策。
整体互动则是代理社会的核心，代理们通过感知外界环境、采取行动，积极地参与整个交互过程。这个过程是复杂而动态的，代理社会的运作机制就是通过这种整体互动不断演化和发展的。
这三个关键部分共同构成了代理社会的概念框架，它们相互交织，共同塑造了代理社会的复杂性和多样性。
Agents的工作流程
一些流行的GPT Agents的项目，如AutoGPT和BabyAGI，是有史以来最受欢迎的开源项目之一。Agents的想法真正激发了开发者的想象力，人们正在争相围绕这个想法创业或者开发应用。
如果你是开发者，也想开发Agents，LangChain有一个很好的库和一套工具，可以帮助你不必从零开始构建一切。
下图是BabyAGI（一个流行的GPT Agents项目）的工作流程：
解释一下上图：在为Agent创建一个主任务后，工作流程分为三个主要步骤：
第一步：获取第一个未完成的任务，将任务发送给执行Agent, 该Agent使用OpenAI API根据上下文完成任务；
第二步：丰富结果并将其存储在向量数据库中；
第三步：基于目标和前一个任务的结果创建新任务, 并根据优先级对任务列表进行排序。
先说第一步，我们看一个具体的例子。
假设我们有一个任务，即“写一篇1500字的博客文章，介绍ChatGPT及其功能”。作为控制Agent的用户，你要做的就是写出这个任务，同时尽量详细的提出要求。
模型会处理这些要求，并执行以下操作：
sub_tasks = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一名世界级的助手，可以帮助人们完成任务"},
{"role": "user", "content": "写一篇1500字的博客文章，介绍ChatGPT及其功能"},
{"role": "user", "content": "根据用户的请求，并将其分解成便于轻松完成的子任务"}
]
)
Agent工具
Agent GPT是一款功能强大的多功能开源 AI 工具，用于配置、创建和部署自主 AI 代理，无需用户持续输入。您只需指定您的目标，基于 GPT 3.5 架构的 Agent GPT 就会完成剩下的工作
Auto-GPT是一个基于 OpenAI 的 GPT-4 模型的开源自主代理，可以自主完成任务以满足用户的最终目标。
Auto-GPT 由 Toran Bruce Richards 创建，已在 GitHub 上公开发布，并将很快在 GUI/Web 应用程序上提供。它可以与应用程序、软件以及本地和在线服务（如文字处理器和网络浏览器）无缝交互，以完成给定的任务。
BabyAGI是一个开源、独立管理、基于 GitHub 的 Python 脚本，其灵感来自人类认知发展。
这个由 AI 驱动的任务管理系统使用 OpenAI 和矢量数据库（例如 Weaviate 和 Chroma）来创建任务、确定优先级和执行任务。它专注于语言学习、强化学习和认知发展，以学习和执行复杂的任务。
SuperAGI是一个自主 AI 框架，可帮助您快速、轻松、可靠地开发和部署自主 GPT 代理。数千家公司，包括亚马逊、微软、谷歌、特斯拉和 IBM 等巨头，信任并使用 SuperAGI 来自动化其业务流程并构建自主应用程序。
SuperAGI 还提供了使用特定目标和指令构建和创建简单软件应用程序的模板。其他重要功能包括代理内存存储、资源管理器、性能遥测、多向量数据库和循环检测启发法。
Agent实际应用举例
为了体验Agents的实际应用，我们可以打开一个BabyAGI在线运行代码的环境： https://babyagi-ui.vercel.app/。 （需要OpenAI API KEY）
让我们以“教我如何编写Python”为目标：
你可以看到BabyAGI的第一步是根据我的目标制作任务列表，它将“教我如何编写Python”分解为以下任务：
安装Python并熟悉Python解释器
学习基本的Python语法和数据类型
了解控制流和决策制定
学习函数和类
了解模块和包
6.。。。。。。。
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