声明：本篇博客是以吴恩达的【Agent智能体】教程为基础，并对其中的内容做了笔记整理以及个人收获的总结。
Agent的自主性程度
网上有很多关于"哪些词能真正代表智能体"这样的争论，吴恩达在课程中说到与其争论哪些词都够真正的代表智能体 ，不如承认智能体可以有不同程度的智能体性 。这也是Agentic这个词的由来，Agentic（智能体性）是形容词，而不是一个名词。
这个图展示了较低自主性 (Less autonomous)以及 较高自主性 (More autonomous)的对比
- 较低自主性 (Less autonomous)
- 上半部分展示的是一个线性且固定 的链式工作流：用户输入提示词 →\rightarrow→ LLM 生成网页搜索词 →\rightarrow→ 系统执行网页搜索 →\rightarrow→ 系统抓取网页内容 →\rightarrow→ LLM 根据抓取的内容撰写文章。
- 这个流程中，LLM 就像流水线上的工人。程序的每一步都是被开发者事先硬编码规定好的，LLM 只能在特定的节点被动接收指令并执行固定任务。
- 较高自主性 (More autonomous)
- 下半部分展示的是一个更接近智能体（Agent）模式的工作流，赋予了 LLM 决策权和反思能力。
- 自主选择工具（Tools）：
- 在第一步"搜索网页"时，LLM有一个工具箱 （包含了网页搜索、新闻搜索、arXiv学术论文搜索），LLM 可以自主决定调用哪个工具来获取最好的信息
- 在第二步"抓取最佳来源"时，LLM 再次利用工具箱 （网页抓取、PDF转文本），自主评估并挑选出5个最相关的来源进行深度解析，而不是盲目抓取所有结果。
- 自我反思与迭代（Reflection）：
- LLM 在写完初稿（Write essay draft）后，没有直接输出结果，而是增加了一个"反思并改进初稿（Reflect and improve draft）"的环节。LLM 会自我审视文章的质量，并进行修改润色，最终输出成品。
总结：
- LLM 在写完初稿（Write essay draft）后，没有直接输出结果，而是增加了一个"反思并改进初稿（Reflect and improve draft）"的环节。LLM 会自我审视文章的质量，并进行修改润色，最终输出成品。
- 自主选择工具（Tools）：
- 下半部分展示的是一个更接近智能体（Agent）模式的工作流，赋予了 LLM 决策权和反思能力。
- 我们可以看到有些智能体的自主性较低，执行一些列的线性步骤，通常是由程序员预先设定好的
- 有些更有自主性，可以信任大语言模型做更多决策，具体执行的步骤序列甚至由大语言摸型快定，而不是由程序员预先设定
总结
这个图从左到右代表了 AI 系统的自主能力从低到高的三个发展阶段：
- 较低自主性 (Less autonomous)
这个阶段的 AI 系统更像是传统的软件程序，缺乏真正的决策权。- 所有步骤预先设定 (All steps predetermined)： 整个工作流程（Pipeline）是线性的、固定的，由开发者提前规划好。
- 工具使用硬编码 (All tool use hard coded)： 在哪个环节调用什么工具（比如搜索、翻译）是被人类写死在代码里的，AI 无法改变。
- 自主性仅限文本生成 (Autonomy is in text generation)： AI 在这里的唯一作用就是在流程的固定节点上，根据给定的上下文生成一段文本，它不负责流程的控制。
- 半自主 (Semi-autonomous)
这个阶段的 AI 开始拥有"大脑"的属性，具备一定的逻辑规划和调度能力。- 能做部分决策、选择工具 (Agent can make some decisions, choose tools)： 面对一个任务，AI 可以自己思考并决定接下来该怎么做，比如判断当前需要搜索网页还是查询数据库。
- 工具是预设的 (All tools predefined)： 它的局限性在于，它只能在人类事先提供好的"工具箱"里进行选择，不能超出这个范围。
- 高度自主 (Highly autonomous)
这是目前 AI 智能体追求的高级形态，具备极强的独立解决未知问题的能力。- 自主做出大量决策 (Agent makes many decisions autonomously)： 面对复杂、长期的目标，AI 能够自行拆解任务、制定多步计划、执行、反思纠错，并在遇到障碍时动态调整策略。
- 能即时创建新工具 (Can create new tools on the fly)： 这是最核心的区别。如果人类给的工具箱里没有合适的工具，高度自主的 AI 能够根据需求现场编写一段代码来创造一个新工具，并立刻使用它来解决当前的问题。
通过这篇文章，我们能够了解到自主性高的智能体是什么样的：调用工具、拆解任务、制定计划、反思纠错，甚至能创造新工具！了解了这些，我们以后在使用 AI 时，也不应仅仅把它当成一个单步的'问答盲盒'，而应该尝试给它更多的空间，激发它更高的自主性
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞、评论、关注、收藏。你们的支持是我前进的动力！