AI Agent的整体介绍

AI Agent是基于大模型技术开发的应用程序，它利用了大模型强大的语言理解和生成能力来完成各种任务。与基础的大模型相比，AI Agent通过集成外部能力（即大模型本身不具备的能力）来克服一些固有的局限性。这些局限包括无法回答私有领域问题、获取最新消息以及解决某些专业领域的问题等。因此，AI Agent不仅能够处理广泛的语言相关任务，还能够在特定场景下提供更加精准和有用的服务。

AI Agent的应用场景

私有领域知识问答

用户可以通过准备包含所需信息的知识库文件，在百炼控制台轻松创建一个专门针对私有领域的问答系统。这样的系统非常适合用于企业内部关于公司政策、员工资料等的查询服务。

个性化聊天机器人

利用百炼提供的长期记忆特性，聊天机器人能够记住用户之前的对话内容，从而提供更加个性化的交流体验。此外，还可以将夸克搜索和图像生成等功能集成进来，进一步增强其互动性和实用性。

智能助手

通过整合检索增强生成(RAG)技术、长期记忆支持及自定义插件，可以开发出功能全面的个人或工作助手。这类应用可以帮助用户自动管理日程安排、撰写报告甚至是进行邮件往来等日常事务。

上述提到的所有应用场景都可以在百炼控制台上以零代码的方式实现，极大地简化了构建过程并降低了入门门槛。

AI Agent的核心原

AI Agent主要由记忆模块、工具模块和行动模块三个关键部分组成。这三个组件协同工作，使Agent能够感知环境、处理信息并采取行动。

记忆模块

功能: 存储和管理代理的知识和经验。
输入: 来自外部环境的感知数据、过去的行动结果、工具的反馈等。
输出: 提供历史数据和知识，用于决策和行动。
处理逻辑:
存储感知到的信息和行动结果。
提供历史数据和知识，用于当前决策和行动。
更新和优化记忆，确保知识库的准确性和有效性。

工具模块

功能: 提供执行特定任务的能力，如数据处理、计算、外部系统交互等。
输入: 来自记忆模块的知识、当前任务的需求。
输出: 处理后的数据、任务执行结果。
处理逻辑:
接收任务需求，调用相应的工具进行处理。
将处理结果返回给记忆模块或直接用于行动模块。
根据任务需求，动态选择和配置工具。

行动模块

功能: 执行具体的行动，响应外部环境的变化。
输入: 来自记忆模块的知识、工具模块的处理结果。
输出: 行动指令、反馈信息。
处理逻辑:
根据记忆模块提供的知识和工具模块的处理结果，制定行动计划。
执行具体的行动，并将结果反馈给记忆模块。
动态调整行动策略，确保目标的实现。

组件间的协作流程

记忆模块:
从外部环境接收感知数据，并存储在知识库中。
提供历史数据和知识，支持工具模块和行动模块的决策。
工具模块:
接收记忆模块提供的知识和当前任务需求，调用相应工具进行处理。
将处理结果返回给记忆模块或直接用于行动模块。
行动模块:
根据记忆模块提供的知识和工具模块的处理结果，制定并执行行动计划。
将行动结果反馈给记忆模块，更新知识库。

他们的协作关系：

为了更好地理解这些组件之间的协作关系，详细描述了记忆模块、工具模块和行动模块之间的协作关系：

通过这种结构化的组件设计，AI Agent能够在复杂的环境中高效地完成任务。

使用AI Agent来做一个基于私有知识库的客服答疑系统例子

本例子使用通义千问+阿里云百炼实现

通义千问是由阿里集团输出的开源大模型服务，它支持全尺寸、多模态的大模型。在中文开源模型领域，通义千问具备显著的优势。以下是通义千问的核心能力、能力排行榜以及价格情况的详细介绍。

核心优势

能力排名靠前：通义千问在多个客观评测指标上表现优异，如MMLU、TheoremQA和GPQA等，超越了Llama 3 70B。特别是在国产大模型中，其竞技场模式下的性能仅次于OpenAI的GPT系列、Claude和GreK。
可访问性和合规性：通过API调用时，通义千问提供了安全保护措施，有效避免了恶意攻击问题。
完全开源：作为目前最为开放的模型之一，通义千问提供了全尺寸的多模态大模型开源版本，用户可以根据需求选择不同规模的模型。
价格合适：通义千问为用户提供100万免费token，并且调用API的成本相对较低。对于自建模型的情况，甚至可以实现免费使用。特别推荐关注Qwen和Qwen VL两个模态的模型，它们在国内开源榜单上均处于领先地位。