AI Agent 理论与实战完全指南

介绍

想象一下，拥有一个人工智能助手，它不仅可以回答你的问题，还可以规划你的整个假期，为你的企业谈判交易，或者编写和调试你的代码------所有这些都是自主的。这不是遥远未来的愿景；而是当今智能代理的现实。在突破性基础模型的支持下，这些代理正在改变我们与技术互动的方式，突破人工智能所能实现的界限。

从本质上讲，代理不仅仅是软件。它们可以感知环境、推理任务并采取行动实现用户定义的目标。无论是处理复杂查询的客户服务机器人、收集和分析数据的研究助理，还是在繁忙街道上行驶的自动驾驶汽车，代理都已成为各行各业不可或缺的工具。

代理型人工智能的兴起改变了游戏规则，使以前被认为过于复杂而无法自动化的任务成为可能。但能力越大，复杂性也就越大。挑战不仅在于打造能够有效规划和执行行动的代理，还在于确保它们能够反思并从自己的表现中学习。

在这篇博文中，我们将深入探讨人工智能代理的世界------它们是什么、为什么重要以及它们如何工作。我们将探索为它们提供动力的工具、推动它们的规划以及使它们能够随着时间的推移而改进的机制。无论您是技术爱好者、开发人员还是企业领导者，这篇关于人工智能代理的结构和潜力的探索之旅都将让您大开眼界，了解它们的变革可能性。

什么是 AI 代理？

简单来说，人工智能代理是能够感知环境并采取行动实现特定目标的系统。Stuart Russell 和 Peter Norvig 在他们的开创性著作_《人工智能：一种现代方法》_中将代理定义为"任何可以通过传感器感知环境并通过执行器对环境采取行动的东西"。这个定义突出了代理的双重性质------它们观察、推理和行动。

在现代人工智能的背景下，这些代理由先进的基础模型驱动，这些模型可以处理大量数据，使它们能够在极少的人工干预下执行复杂任务。它们将感知与行动相结合的能力使它们成为创建智能自主系统的愿景的核心。

日常例子

人工智能代理已经成为我们日常生活的一部分，而且通常以我们习以为常的方式存在。以下是一些例子：

• ChatGPT 和虚拟助手： 这些代理可以生成文本、回答问题，甚至进行有趣的对话。Siri 和 Alexa 等工具通过与设备集成并执行设置提醒或控制智能家居系统等操作进一步扩展了此功能。
• **自动驾驶汽车：**自动驾驶汽车使用摄像头和激光雷达等传感器感知周围环境，以便导航道路、避开障碍物并做出瞬间决策。
• 自动化客户服务机器人： 这些代理处理客户查询、解决问题，甚至推荐产品，高效地提供全天候支持。
• 研究和编码代理： AutoGPT 和 SWE-agent 等系统有助于收集信息、分析数据，甚至编写或调试代码。

这些例子展示了代理的多功能性及其彻底改变行业的潜力。

核心特征

人工智能代理由三个关键特征定义：其环境 ，其工具 和其行为：

环境

代理的环境是其运行的上下文或空间。 可以是：

• 像互联网或数据库这样的数字空间（例如，供研究代理使用）。
• 物理世界，例如自动驾驶汽车的道路或机器人代理的工厂车间。
• 像游戏板或文件系统这样的结构化系统。

工具

代理可以使用的工具来确定其能力。例如：

• 像 ChatGPT 这样的基于文本的代理可能具有网页浏览、代码解释器或 API 等工具。
• 像 SWE-agent 这样的编码代理使用工具来导航存储库、搜索文件和编辑代码。
• 数据分析代理可能依赖 SQL 查询生成器或知识检索器来与结构化数据进行交互。

动作

动作是代理根据其环境和工具可以执行的操作。示例包括：

• 检索和处理信息（例如查询数据库）。
• 与外部系统交互（例如，发送电子邮件或进行 API 调用）。
• 修改他们的环境（例如，编辑文件或导航路线）。

这些特点结合在一起，使人工智能代理成为强大的问题解决者，能够推理任务并以一定程度的自主性执行它们，从而改变了我们对自动化的看法。

工具：增强 AI 代理的能力

工具是 AI 代理能力的基石，使其能够有效地感知环境并与之互动。它们显著增强了代理处理复杂任务的能力，并将其功能扩展到核心模型的限制之外。工具大致可分为三种主要类型：知识增强 、能力扩展 和写入操作。

1. 知识增强

这些工具可帮助代理收集、检索和处理信息，丰富他们对环境的理解。它们确保代理可以访问最相关、最新的私人和公共数据。示例包括：

• 网络浏览： 允许代理访问互联网以获取实时数据，防止信息过时。
• 数据检索： 包括用于获取文本、图像或结构化数据（如 SQL 查询）的 API。
• API： 将代理连接到外部系统，例如库存数据库、Slack 检索或电子邮件阅读器。

2. 能力扩展

这些工具解决了人工智能模型固有的局限性，使它们能够以更高的准确度和效率执行特定任务。示例包括：

• 计算器： 提高数学精度，特别是对于复杂的计算。
• 翻译器： 通过对模型未经过训练的语言进行翻译，促进多语言交流。
• 代码解释器： 允许代理编写、执行和调试代码，使其成为开发人员和数据分析师的强大助手。

3. 写下行动

编写工具使代理能够直接修改其环境，从而实现自动化和对现实世界的影响。示例包括：

• 数据库更新： 代理可以检索或修改数据库中的记录，例如更新客户帐户。
• 电子邮件自动化： 使代理能够自主发送、回复和管理电子邮件。
• 系统控制： 为代理提供与操作系统交互的能力，例如编辑文件或管理工作流程。

平衡工具库存

虽然工具极大地扩展了代理的能力，但也增加了复杂性。

为代理提供过多的工具可能会：

• 使其决策负担过重。
• 增加工具使用过程中出现错误的可能性。
• 使工具选择更加困难。

要达到正确的平衡需要进行实验：

• 进行消融研究以评估每种工具的必要性。
• 优化工具描述和使用提示，提高理解力。
• 监控工具使用模式并优化库存以提高效率。

工具在人工智能代理成功中的作用

代理可用的工具决定了其可以完成的任务范围。精心策划的工具清单可确保代理能够在其环境中表现出色，同时最大限度地降低风险和效率低下。借助合适的工具，代理可以超越简单的查询，执行复杂的多步骤任务，从而在各种应用程序中产生实际影响。

使用 Python 创建带有网页搜索和计算器工具的代理的示例：

!pip install -qU langchain langchain_community langchain_experimental duckduckgo-search from langchain.agents import initialize_agent, AgentType from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun, Tool from langchain.llms import OpenAI from langchain_experimental.tools import PythonREPLTool import os def  create_search_calculator_agent ( openai_api_key ):     """    创建一个具有网络搜索和计算器功能的 LangChain 代理。    Args:         openai_api_key (str): 您的 OpenAI API 密钥    Returns:         Agent: 已初始化的 LangChain 代理    """         llm = OpenAI(         temperature= 0 ,         openai_api_key=openai_api_key     )     search = DuckDuckGoSearchRun()     python_repl = PythonREPLTool()     tools = [         Tool(             name= "Web Search" ,             func=search.run,             description= "可用于在互联网上搜索有关最近或当前事件和一般主题的信息。"         ),         Tool(             name= "计算器" ,             func=python_repl.run,             description= "可用于执行数学计算。输入应该是有效的 Python 数学表达式。"         )     ]      = initialise_agent(         tools=tools,         llm=llm,         agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,         verbose= True ,         handle_parsing_errors= True     )         return agent if __name__ == "__main__" :         OPENAI_API_KEY = " 粘贴你的密钥"      = create_search_calculator_agent(OPENAI_API_KEY)     queries = [         "东京的人口是多少，计算它除以 1000？" ,     ]             for query in queries:         print ( f"\nQuery: {query}" )        尝试：            response = agent.run(query)            打印（f"Response: {response} "）        除异常为e：            打印（f"Error: { str (e)} "）

人工智能代理中的规划

规划是 AI 代理的一项基本能力，使它们能够将复杂的任务分解为可管理的操作并高效执行。它涉及推理目标、约束和可用资源，然后创建路线图（计划）以完成所需任务。有效的规划对于代理自主运行和适应动态环境至关重要。

规划的核心组成部分

计划生成

• 创建一系列动作来完成某项任务的过程。
• 需要了解任务的目标 （需要实现的目标）和限制（例如时间、成本或资源限制）。
• _示例：对于"计划一次经济实惠的两周欧洲之旅"_这样的查询，代理可能会：
• 确定用户的预算。
• 建议目的地。
• 确定航班和住宿选择。

计划验证

• 确保生成的计划可行、合乎逻辑且符合约束条件。
• 验证可能涉及：
• 启发式方法： 消除无效计划的简单规则（例如，拒绝步骤多于代理可以执行的计划）。
• AI评估员： 使用另一个模型来评估该计划的质量。
• 例如：超出用户预算的旅行计划将被标记并修改。

执行

• 涉及执行计划中概述的操作。
• 行动可以包括：
• 使用工具（例如 API、数据库或计算器）。
• 收集来自环境的反馈（例如，网络搜索结果或代码执行输出）。
• 示例：验证计划后，代理预订航班、酒店并发送行程。

反思与纠错

• 行动后评估以确定任务是否成功完成。
• 如果任务失败，代理会识别错误、更新其计划并重试。
• 示例：如果预订工具无法处理请求，代理将使用其他工具或方法重试。

规划方法

分层规划

• 计划是分层制定的，从高层目标开始，然后将其分解为更小的可操作步骤。
• 例子：
• 高层："计划去欧洲旅行。"
• 子任务：预订航班→预订酒店→创建每日行程。

逐步规划

• 代理按顺序推理每个步骤，并根据前一步的结果决定下一步的动作。
• 通常与思路链提示等技巧一起使用，以保持对任务的关注。

并行规划

• 允许代理同时执行多个步骤以节省时间。
• 例如：同时搜索酒店和航班。

动态规划

• 计划会根据新信息或环境变化实时调整。
• 示例：如果 API 在执行任务期间失败，代理将更新其计划以使用替代方法。

规划中的挑战

多步骤任务的复杂性

• 由于误差传播，准确度会随着步数的增加而降低。
• 示例：如果代理每步的准确率为 95%，那么 10 步之后，整体准确率可能会下降到约 60%。

目标不一致

• 代理可能会生成不符合用户目标或违反约束的计划。
• 示例：当用户指定了经济实惠的选项时，计划一次豪华旅行。

工具依赖性

• 计划在很大程度上依赖于工具，工具使用中的任何失败都可能导致任务失败。
• 示例：使用无效的 API 调用或向工具传递错误的参数。

资源效率

• 包含不必要步骤的计划会浪费 API 调用、计算时间和成本等资源。

更好规划的策略

将规划与执行分离

• 首先，制定计划。
• 验证计划。
• 执行已验证的计划。

意图分类

• 了解用户的意图，以创建更准确、更相关的计划。
• 示例：区分"在线购买鞋子"和"研究鞋子趋势"的查询。

反射驱动迭代

• 使用自我反思提示（例如"可能出什么问题？"）在执行之前完善计划。

多代理协作

• 为专门的代理分配不同的角色（例如，一个负责规划，另一个负责验证），以获得更为稳健的结果。

示例：AI 代理规划

任务： 查找并总结去年关于人工智能的顶尖研究论文。

计划：

1. 使用网络搜索工具检索顶级 AI 会议。
2. 查询学术数据库以查找这些会议上发表的论文。
3. 使用LLM 工具总结前 5 篇论文的摘要。
4. 编译并将摘要返回给用户。

执行：

• 步骤 1： 检索会议名称。
• 第 2 步： 搜索每个会议的论文。
• 步骤3： 总结论文。
• 步骤4： 返回结果。

反思：

如果检索到的论文已过时，请优化搜索条件并重试。

人工智能代理规划的未来

• 与记忆系统的整合： 通过保留背景和过去的决策来增强规划。
• 工具感知规划： 通过更深入地了解工具功能来提高能力。
• 人机协作： 人类验证或增强计划的混合工作流程。

规划是智能 AI 代理的支柱，它将其从被动系统转变为能够解决复杂的现实任务的主动问题解决者。

创建具有规划功能的代理的 Python 示例：

代码来源： https: //github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/docs/docs/tutorials/plan-and-execute/plan-and-execute.ipynb

%%capture --no-stderr  
%pip install --quiet -U langgraph langchain-community langchain-openai tavily-python  
import getpass  
import os  
  
  
def _set_env(var: str):  
if not os.environ.get(var):  
os.environ[var] = getpass.getpass(f"{var}: ")  
  
  
_set_env("OPENAI_API_KEY")  
_set_env("TAVILY_API_KEY")  
#defining the tools  
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults  
  
tools = [TavilySearchResults(max_results=3)]  
  
#define the execution agent  
  
from langchain import hub  
from langchain_openai import ChatOpenAI  
  
from langgraph.prebuilt import create_react_agent  
  
# Get the prompt to use - you can modify this!  
prompt = hub.pull("ih/ih-react-agent-executor")  
prompt.pretty_print()  
  
# Choose the LLM that will drive the agent  
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")  
agent_executor = create_react_agent(llm, tools, state_modifier=prompt)  
  
#define the agent state  
import operator  
from typing import Annotated, List, Tuple  
from typing_extensions import TypedDict  
  
  
class PlanExecute(TypedDict):  
input: str  
plan: List[str]  
past_steps: Annotated[List[Tuple], operator.add]  
response: str  
#define the planner  
from pydantic import BaseModel, Field  
class Plan(BaseModel):  
"""Plan to follow in future"""  
  
steps: List[str] = Field(  
description="different steps to follow, should be in sorted order"  
)  
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate  
  
planner_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(  
[  
(  
"system",  
"""For the given objective, come up with a simple step by step plan. \  
This plan should involve individual tasks, that if executed correctly will yield the correct answer. Do not add any superfluous steps. \  
The result of the final step should be the final answer. Make sure that each step has all the information needed - do not skip steps.""",  
),  
("placeholder", "{messages}"),  
]  
)  
planner = planner_prompt | ChatOpenAI(  
model="gpt-4o-mini", temperature=0  
).with_structured_output(Plan)  
  
#define replanner  
from typing import Union  
  
class Response(BaseModel):  
"""Response to user."""  
  
response: str  
  
  
class Act(BaseModel):  
"""Action to perform."""  
  
action: Union[Response, Plan] = Field(  
description="Action to perform. If you want to respond to user, use Response. "  
"If you need to further use tools to get the answer, use Plan."  
)  
  
  
replanner_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(  
"""For the given objective, come up with a simple step by step plan. \  
This plan should involve individual tasks, that if executed correctly will yield the correct answer. Do not add any superfluous steps. \  
The result of the final step should be the final answer. Make sure that each step has all the information needed - do not skip steps.  
  
Your objective was this:  
{input}  
  
Your original plan was this:  
{plan}  
  
You have currently done the follow steps:  
{past_steps}  
  
Update your plan accordingly. If no more steps are needed and you can return to the user, then respond with that. Otherwise, fill out the plan. Only add steps to the plan that still NEED to be done. Do not return previously done steps as part of the plan."""  
)  
  
  
replanner = replanner_prompt | ChatOpenAI(  
model="gpt-4o-mini", temperature=0  
).with_structured_output(Act)  
  
#create the graph  
from typing import Literal  
from langgraph.graph import END  
  
  
async def execute_step(state: PlanExecute):  
plan = state["plan"]  
plan_str = "\n".join(f"{i+1}. {step}" for i, step in enumerate(plan))  
task = plan[0]  
task_formatted = f"""For the following plan:  
{plan_str}\n\nYou are tasked with executing step {1}, {task}."""  
agent_response = await agent_executor.ainvoke(  
{"messages": [("user", task_formatted)]}  
)  
return {  
"past_steps": [(task, agent_response["messages"][-1].content)],  
}  
  
  
async def plan_step(state: PlanExecute):  
plan = await planner.ainvoke({"messages": [("user", state["input"])]})  
return {"plan": plan.steps}  
  
  
async def replan_step(state: PlanExecute):  
output = await replanner.ainvoke(state)  
if isinstance(output.action, Response):  
return {"response": output.action.response}  
else:  
return {"plan": output.action.steps}  
  
  
def should_end(state: PlanExecute):  
if "response" in state and state["response"]:  
return END  
else:  
return "agent"  
from langgraph.graph import StateGraph, START  
  
workflow = StateGraph(PlanExecute)  
  
# Add the plan node  
workflow.add_node("planner", plan_step)  
  
# Add the execution step  
workflow.add_node("agent", execute_step)  
  
# Add a replan node  
workflow.add_node("replan", replan_step)  
  
workflow.add_edge(START, "planner")  
  
# From plan we go to agent  
workflow.add_edge("planner", "agent")  
  
# From agent, we replan  
workflow.add_edge("agent", "replan")  
  
workflow.add_conditional_edges(  
"replan",  
# Next, we pass in the function that will determine which node is called next.  
should_end,  
["agent", END],  
)  
  
# Finally, we compile it!  
# This compiles it into a LangChain Runnable,  
# meaning you can use it as you would any other runnable  
app = workflow.compile()  
from IPython.display import Image, display  
  
display(Image(app.get_graph(xray=True).draw_mermaid_png()))

config = {"recursion_limit": 10}  
inputs = {"input": "what is the hometown of the mens 2024 Australia open winner?"}  
async for event in app.astream(inputs, config=config):  
for k, v in event.items():  
if k != "__end__":  
print(v)

反思：从人工智能代理的错误中吸取教训

反思是 AI 代理的一个关键过程，它使代理能够从错误中吸取教训，调整策略，并随着时间的推移提高绩效。通过分析其行为和结果，代理可以识别错误、改进计划并确保成功完成任务。反思还可以帮助代理提高对故障的适应能力，并更好地处理复杂的多步骤任务。

人工智能代理中的反射是什么？

反思是代理在任务执行的各个阶段评估自身表现的过程。它涉及：

• 评估所采取行动的正确性。
• 验证目标是否正在实现。
• 识别并纠正错误。
• 不断迭代以完善未来的行动。

反射通常与错误修正交织在一起，形成一个反馈循环，代理在其中随着每次迭代进行学习和改进。

反思过程中的要点

反射可以发生在代理工作流程的多个阶段：

任务执行前

• 评估生成的计划的可行性。
• 识别潜在的风险或局限性。
• 示例：在执行预订旅行计划之前，代理会检查预算限制是否切合实际。

执行期间

• 监控每个行动的结果以确保它们符合计划。
• 尽早发现偏差或故障。
• 示例：如果数据库查询未返回结果，代理会反思查询参数是否正确。

任务完成后

• 确定任务是否成功完成。
• 分析任何故障及其原因。
• 示例：完成编码任务后，代理检查生成的代码是否通过所有测试用例。

反思机制

1. 自我批评

• 代理使用提示或启发式方法来批评自己的行为。
• 示例：生成输出后，代理会询问："这个结果是否实现了目标？如果没有，为什么？"

错误分析

• 代理识别特定的故障点及其根本原因。
• 示例：对于失败的 SQL 查询，代理会反映表名或列名是否不正确。

重新规划

• 代理根据已识别的错误调整其计划并重试该任务。
• 示例：如果 API 调用由于缺少参数而失败，则代理会修改调用并再次尝试。

外部评估

• 另一个代理或模型评估输出，提供改进的反馈。
• 示例：编码助手的输出由单独的测试代理评估。

反射框架

1. ReAct 框架（推理 + 行动）

论文链接：https ://arxiv.org/abs/2210.03629

• 将推理（计划和反思）与每一步的行动结合起来。
• 鼓励代理在规划、执行和反思之间进行交替迭代。
• 例子：

Thought: I need to find the top news articles about AI.  
Action: Perform a web search. Observation: The search returned irrelevant results. Thought: The query needs to be refined for better results.

反思框架

论文链接：https ://arxiv.org/abs/2303.11366

• 将反射分为两个部分：
• 评估者： 评估任务是否成功完成。
• 自我反思模块： 识别和分析错误，然后提供改进建议。
• 示例：如果代理无法检索相关数据，则会反映搜索词过于笼统并修改查询。

反思的好处

提高准确性

• 通过分析错误，代理可以改进他们的行为并减少未来迭代中的错误。

抵御失败的能力

• 反射允许代理从意外的故障或错误的假设中恢复。

提高资源效率

• 在流程早期发现错误可以防止代理在有缺陷的计划上浪费时间或资源。

持续学习

• 反思形成了一个循环，代理可以从他们的经验中学习并随着时间的推移而进步。

反思中的挑战

延迟和成本

• 生成反射见解会增加令牌的使用和响应时间，尤其是在多步骤任务中。
• 缓解：有选择地使用反思，重点关注关键任务或步骤。

多步骤任务的复杂性

• 早期步骤中的错误可能会产生连锁反应，使得查明失败的根本原因变得更加困难。
• 缓解措施：引入中间检查点进行反思。

反射质量

• 代理可能会产生过于通用或无益的反射。
• 缓解措施：通过清晰的说明和示例增强反思提示。

人工智能代理中反射技术的未来

• 增强自我批评： 先进的模型可以更深入、更具体地批评自己的行为。
• 记忆整合： 反射系统保留过去错误的知识以防止再次发生。
• 多智能体协作： 智能体评估彼此的行为以增强稳健性。

反思是高效 AI 代理的基石，让它们能够在复杂环境中学习、适应并脱颖而出。通过系统地评估其行为和结果，代理可以在执行任务时实现更高的准确性、效率和可靠性。

人工智能代理中的故障模式

AI 代理虽然功能强大，但并非不会出错。故障可能发生在其操作的各个阶段，通常是由于规划、执行或工具使用的复杂性造成的。了解和解决这些故障模式对于构建强大而可靠的代理至关重要。

1.规划失败

规划是一项具有挑战性的任务，尤其是对于多步骤工作流程而言。规划中的常见失败模式包括：

使用无效的工具或参数：

• 代理可能会生成包含其库存中没有的工具的计划，或者调用具有不正确或缺失参数的工具。
• 示例： 使用错误的参数类型调用函数（例如，在需要数字的地方传递了字符串）。

未能实现目标或遵守约束：

• 计划可能无法实现用户的目标或违反指定的限制。
• 例如： 计划超出预算的旅行或预订飞往错误目的地的航班。

错误判断任务完成情况：

• 代理可能会错误地认为任务已完成，但实际上并未完成。
• 例如： 将酒店房间分配给少于要求的人数但视为任务完成。

2.工具故障

代理通常依赖外部工具，工具使用中的任何错误都可能导致失败。这些包括：

不正确的输出：

• 由于错误或配置错误，工具可能会提供不正确或不完整的结果。
• 示例： SQL 查询生成器返回语法不正确的查询。

翻译错误：

• 如果使用翻译模块将高级计划映射到特定于工具的操作，则可能会引入错误。
• 示例： 将计划步骤映射到错误的 API 端点。

3. 效率问题

即使代理完成了其任务，也可能效率低下，从而导致资源浪费和成本增加。

过多步骤：

• 代理人可能会采取不必要的步骤来实现目标，从而增加时间和成本。
• 示例： 执行冗余的网络搜索或对同一数据进行多次 API 调用。

高延迟：

• 任务的执行时间可能比预期的要长，从而降低了代理在时间敏感场景中的实用性。
• 示例： 客户支持代理花费太长时间来响应查询。

成本超支：

• 使用昂贵的工具或进行低效的 API 调用可能会导致更高的运营成本。
• 示例： 频繁使用昂贵的语言模型 API 来执行一些琐碎的任务。

失败者的评估指标

为了检测和解决故障，使用特定指标评估代理非常重要：

计划和工具调用的有效性：

• 检查代理的计划是否可执行以及其工具调用是否有效。
• 指标： 有效计划和工具调用的百分比。

无效或低效行动的频率：

• 测量代理选择错误工具、使用无效参数或采取不必要步骤的频率。
• 指标： 每个任务的无效工具调用或冗余步骤的数量。

故障模式分析：

• 识别特定类型的任务或使用特定工具时重复出现的问题。
• 指标： 常见故障模式的分类和频率。

工具有效性：

• 评估每种工具对任务成功的贡献程度。
• 指标： 涉及特定工具的行动成功率。

故障分析示例

任务： 检索上一季度最畅销的产品并生成销售报告。

失败场景：

规划失败：

• 代理生成一个使用"fetch_data"工具的计划，但该工具不在其库存中。
• 后果：该计划无法执行。

工具故障：

• 代理使用数据库查询工具，但查询包含语法错误。
• 结果：数据库返回错误。

效率问题：

• 代理执行三次冗余搜索来获取相同的数据。
• 结果：延迟和成本增加。

解决故障的策略

改进提示和计划：

• 使用更好的示例和更详细的说明来指导代理进行规划。

增强工具描述：

• 提供工具的清晰文档，包括其输入、输出和限制。

验证检查：

• 引入执行之前计划和工具调用的验证步骤。

监控和日志记录：

• 记录所有操作、工具调用和输出以供分析和调试。

反思与纠正：

• 使用反射机制在执行过程中动态识别和纠正错误。

AI 代理的故障可能源于规划错误、工具使用问题或效率低下。通过强大的评估和纠错机制识别和解决这些故障模式，开发人员可以增强代理的可靠性和性能，确保它们在实际应用中发挥价值。

人工智能代理中的安全注意事项

人工智能代理是能够自主执行复杂任务的强大工具。然而，它们的能力也带来了重大的安全风险。解决这些风险对于确保人工智能代理在现实环境中安全可靠地运行至关重要。

主要安全风险

1. 恶意行为

能够访问强大工具和敏感数据的人工智能代理可能会被利用来达到恶意目的：

• 未经授权的数据访问： 代理可能会无意或恶意访问和泄露私人或敏感数据。
• 有害输出： 生成能力的滥用可能会导致错误信息、有偏见的输出或令人反感的内容。
• 自动化风险： 执行写入操作（例如数据库修改或文件编辑）的代理可能会被操纵以删除关键信息或进行有害更改。
• 代码注入攻击： 如果代理可以访问代码执行工具，攻击者就可以注入恶意代码并执行。

2. 易受操纵

代理可以通过对抗性攻击被操纵执行非预期的操作：

• 提示注入： 恶意行为者精心设计输入来操纵代理的行为，从而导致意外或有害的后果。
• 数据中毒： 在训练或微调期间输入误导性或恶意数据可能会影响代理行为。
• 社会工程学： 制作欺骗性输入以诱骗代理泄露敏感信息或采取未经授权的行动。

3.过度依赖外部工具

依赖外部工具和 API 的代理会引入额外的攻击面：

• API 漏洞： 未经授权或格式错误的 API 调用可能会危害系统安全。
• 第三方漏洞： 如果外部工具或 API 受到威胁，代理可能会无意中传播攻击。

缓解策略

1. 防御型快速工程

• 制定提示，明确限制代理的操作范围并确保安全行为：
• 约束： 包括避免特定敏感操作的说明（例如，"未经明确批准，请勿执行写入操作"）。
• 验证提示： 要求代理在执行其操作之前验证其操作（例如，"此操作是否安全且符合用户意图？"）。
• 分层提示： 使用引入多层检查和确认的结构化提示。

2. 访问控制

• 实施严格的权限来控制代理可以访问哪些工具和数据：
• 基于角色的访问： 根据代理的任务为其分配特定权限。
• 工具库存限制： 限制代理可以访问的工具数量，减少潜在的滥用。
• 环境沙盒： 将代理的操作隔离在受控的沙盒中，以防止未经授权的系统级操作。

3. 输入和输出验证

• 清理输入： 确保用户输入得到适当清理，以防止注入攻击或操纵。
• 验证输出： 审查代理生成的操作或响应是否符合预期行为。

4. 日志记录和监控

• 维护所有代理操作、工具调用和输出的详细日志：
• 实时监控： 使用仪表板跟踪代理的行为并检测异常。
• 审计跟踪： 保存记录以供事后分析和问责。

5. 人机交互监督

• 整合对关键或高风险行动的人工审查：
• 审批门： 对于敏感任务（例如金融交易或数据库修改）需要明确的人为批准。
• 后备机制： 允许人类实时干预并纠正代理行为。

6. 模型和工具硬化

• 定期更新和微调代理模型以提高对抗对抗输入的鲁棒性。
• 对外部工具和 API 进行安全测试，以尽量减少漏洞。

示例：保护 AI 代理

场景： 能够访问用户帐户数据并自主解决问题的客户支持代理。

风险：

1. 恶意用户试图访问其他客户的数据。
2. 提示注入以触发未经授权的操作。

缓解措施：

将非管理任务的数据库访问限制为只读。

使用如下防御性提示：

• "在检索帐户详细信息之前验证用户身份验证。"
• "不要泄露密码或完整付款信息等敏感数据。"

记录所有操作（例如数据检索和响应），以供监控。

对于涉及退款或删除账户的操作，需要人工批准。

常用的代理框架：

结论

AI 代理代表了人工智能发展过程中的变革性一步，它结合了强大的推理、规划和行动能力，可以自主解决复杂问题。从自动执行日常任务到处理复杂的工作流程，这些代理有望彻底改变行业、提高生产力并在各个领域释放新的可能性。

然而，能力越大，责任越大。开发和部署人工智能代理需要对其能力、局限性和潜在风险有细致的了解。规划、工具选择和反思是构建有效代理的关键要素，而强大的安全措施可确保这些系统安全且合乎道德地运行。

随着代理 AI 领域的不断发展，拥抱人机协作将成为充分发挥其潜力的关键。无论您是开发人员、研究人员还是业务领导者，今天投资于对 AI 代理的理解和集成都可以为更智能、更高效的明天铺平道路。

可能性是巨大的，但我们也有责任打造不仅功能强大，而且安全、透明、符合人类价值观的代理。通过将创新与责任相结合，我们可以充分利用人工智能代理的真正潜力，创造更美好的未来。