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在人工智能的漫长演进中我们正处于一个关键的转折点。AI不再仅仅是个被动的指令执行者而开始朝向一个更宏大的愿景迈进——成为能够自主理解、规划并达成复杂目标的智能体Agent。这不仅仅是技术层面的量变更是一场深刻的范式转移。
李宏毅老师AI Agent课程系统性地探讨如何将当前强大的大型语言模型LLM打造成一个真正具备高级认知能力的AI Agent。我们将不再满足于浅尝辄止的问答而是要揭示其背后的三大支柱能力探索如何让AI学会
从经验中学习构建一套高效的记忆系统让Agent能够吸取教训、不断成长。与世界互动掌握使用外部工具的技巧突破自身限制解决现实问题。深思熟虑地行动具备制定、评估和动态调整计划的能力以应对复杂多变的环境。
这是一趟通往通用人工智能圣杯的探索之旅让我们一同揭开AI Agent的神秘面纱。
一、 AI Agent的核心从强化学习到语言模型的范式转移
要理解AI Agent首先要明白其与传统AI的根本区别。传统AI像是一个精密的计算器你输入22它输出4过程明确结果单一。而AI Agent则像一位被赋予了“成为顶尖科学家”这一目标Goal的实习生它需要自己摸索如何完成文献回顾、提出假设、设计实验、分析数据并在失败中修正方向的完整闭环。
这个自主探索的过程可以抽象为一个永不停止的循环框架
观察ObservationAgent利用其传感器无论是摄像头还是文本API感知当前的环境状态。行动Action基于对环境的观察和对最终目标的理解Agent的大脑即决策核心决定下一步要采取的行动。环境反馈行动作用于环境引起状态的改变这种改变会作为新的观察被Agent感知从而开启下一轮循环。
旧范式强化学习的辉煌与枷锁
在过去强化学习Reinforcement Learning, RL是实现这一愿景的主流路径。经典的AlphaGo便是其中的巅峰之作其目标是「赢棋」观察是「棋盘的黑白子布局」行动则是「在19x19的棋盘上选择一个位置落子」。
RL的核心思想是通过奖励函数Reward Function来引导Agent学习。赢棋得正一分输棋得负一分通过海量的自我对弈Agent逐渐学会了最大化长期累积奖励的策略。这种方法的确取得了惊人的成就但其局限性也同样显著
任务的专一性为围棋训练的AlphaGo并不能直接应用于国际象棋或中国象棋。每一个新任务都意味着需要重新设计奖励函数并从头开始训练一个全新的、参数独立的模型。奖励工程的困难设计一个好的奖励函数本身就是一门玄学。在一个AI程序员的任务中一个编译错误的惩罚应该是-1还是-10抑或是-17.7这个数值的设定往往缺乏理论依据高度依赖设计者的直觉和大量的试错过程繁琐且容易导致Agent学会钻空子Reward Hacking。
新范式LLM驱动的通用大脑
一股全新的思潮彻底改变了游戏规则我们能否直接将一个预训练好的大型语言模型LLM作为AI Agent的通用大脑
在这个革命性的新范式下Agent的运作方式被重塑
目标不再是编码的奖励函数而是可以直接用自然语言向LLM描述例如“帮我规划一场为期五天的东京家庭旅行”。观察可以是格式化的文本描述也可以是原始的网页HTML代码甚至是屏幕截图、音频流等多模态信息。行动由LLM生成一段描述其意图的文本例如“点击页面上的‘预定’按钮”再由一个外部的转译器将这段文本转换为真正可以执行的指令如mouse.click(x120, y340)。
从LLM自身的角度来看这一切并非什么需要学习的新技术而是一种极其巧妙的应用。它所做的从始至终只有一件它最擅长的事——文字接龙Next Token Prediction。Agent的整个生命历程即 目标 - 观察1 - 行动1 - 观察2 - 行动2 ...在LLM看来只是一个极其冗长的文本序列。它的任务就是根据已经出现的全部内容预测下一个最可能出现的词元而这个词元恰好构成了它要采取的“行动”。
这个视角的转变至关重要它意味着我们接下来讨论的所有高级能力原则上都无需对LLM本身进行任何参数上的训练或微调。一切的魔法都蕴含在如何设计提示Prompt Engineering和构建外部支持框架之中。
为了更生动地理解LLM作为Agent大脑的现状不妨看看那个广为流传的LLM对弈象棋的实验。实验中两个顶级LLM的对决堪称一场“惊天动地”的灾难。它们无视规则让兵走出马的步伐主教可以穿越一切阻碍甚至会凭空在棋盘上“召唤”出新的棋子。最终一个模型用自己的城堡吃掉了自己的兵然后宣布胜利而它的对手在短暂思考后竟然欣然接受了失败。这个充满趣味性的例子绝佳地展示了当前LLM的优劣势它们在遵循严格的、状态化的规则方面表现糟糕但在理解语言、进行推理和规划方面却潜力无限。而这正是构建AI Agent的基石。
能力一经验学习与记忆 (Learning from Experience)
一个无法从过去的成功与失败中吸取教训的Agent终究只是一个固定的、脆弱的程序。真正的智能体必须能够根据环境的反馈——无论是代码成功运行的喜悦还是API返回的错误日志——来动态调整其后续的行为。
挑战「超忆症」的诅咒
最直观的学习方式是将Agent的全部历史互动记录都作为上下文Context提供给LLM。然而这很快就会遇到一个致命的瓶颈LLM的上下文窗口是有限的。更重要的是让模型在每次决策前都回顾一生中发生过的所有鸡毛蒜皮的小事效率极其低下。
这正如一种罕见的医学症状——「超忆症」Hyperthymesia。患者能记住生命中所有发生过的细节但这种看似超凡的能力却是一种诅咒。他们被无穷无尽的、无关紧要的记忆细节所淹没难以进行正常的抽象思考和情感体验。一个AI Agent如果记住所有事情同样会陷入这种认知的泥潭。
解决方案为Agent打造高效的记忆系统
为了让Agent既能学习又不被记忆淹没我们需要借鉴人类的记忆机制设计一套包含“读取”、“写入”和“反思”的复杂记忆系统。 写入Write决定什么值得记住 并非所有的经历都有同等的价值。当一个事件发生后我们需要一个模块来判断它是否重要到需要被存入长期记忆。这个“写入”模块本身就可以是一个LLM。它可以对当前的经历进行自我反思向自己提问“这件事对我的未来目标有帮助吗它是一个普遍的规律还是一次性的偶然”例如成功登录网站的步骤可能值得记住而网页上一个无关紧要的广告则应被忽略。ChatGPT的“记忆”功能就体现了这一点你可以明确告诉它“记住这件事”它便会启动写入模块。 读取Read在需要时唤醒相关记忆 当Agent面临新的任务或观察时它不会也无需加载全部的长期记忆。此时一个检索模块将发挥关键作用。这个模块的技术本质与检索增强生成RAG完全相同。它将当前的任务和观察作为一个“查询Query”在庞大的长期记忆“数据库Database”中搜索并召回最相关的几段记忆片段。这些被唤醒的记忆会被动态地插入到LLM的当前提示中为其决策提供关键的历史经验支持。 反思Reflection从记忆中提炼智慧 记忆不仅仅是信息的堆砌更重要的是从中提炼出更高层次的见解和智慧。这就是“反思”模块的职责。这个模块会定期地或在空闲时审视长期记忆库中的内容进行总结、归纳和推理。 提炼见解它可以从多个孤立的观察中推断出一个新的结论。例如从观察1“伊莎贝拉每天都和我搭同一班公交车”、观察2“她今天在咖啡馆对我笑了”和观察3“她点了和我一样的拿铁”中“反思”出一个新的、更高层次的记忆“伊莎贝拉可能对我有好感”。虽然这个推断可能出错但它本身就是一种宝贵的、可供未来决策参考的新知识。构建知识图谱更进一步“反思”模块可以将杂乱的记忆组织成一个结构化的知识图谱Knowledge Graph建立起不同记忆实体之间的关系。这将极大地提升“读取”模块的检索效率和准确性让Agent能更深刻地理解其经历。
一个非常重要的研究发现是对于当前的LLM Agent提供成功的正向范例远比提供失败的负向范例更为有效。与其用冗长的提示告诉它“不要这样做因为会出错”不如直接给它一个“遇到这种情况应该这样做”的成功案例。这符合LLM基于模式匹配的学习方式清晰、直接的指令更容易被其理解和模仿。
能力二调用外部援助 (Using Tools)
LLM本身是一个封闭的“数字大脑”它无法直接感知和操作物理世界也无法访问实时的外部信息。要让Agent从一个“空想家”变成一个“实干家”就必须赋予它使用工具的能力。
对Agent而言“工具”是一个广义的概念任何它能调用以扩展自身能力的外部功能都可以被视为工具例如
信息获取工具搜索引擎、API数据接口、文献数据库。代码执行工具Python解释器、Jupyter Notebook。物理操作工具机械臂控制器、智能家居API。其他AI模型一个文本LLM可以调用一个图像识别模型来“看懂”图片或调用一个语音合成模型来“开口说话”。
这个调用过程在技术上常被称为函数调用Function Calling 或 API调用。其通用的实现流程精妙而高效
工具箱说明在Agent的系统提示System Prompt中开发者会像提供一份“使用说明书”一样详细描述Agent可以使用的所有工具。这份说明书包括每个工具的名称、功能描述、输入参数和输出格式。意图识别与生成当Agent接收到一个任务如“帮我查一下从上海到北京最快的火车是哪一班”它会分析这个任务并意识到仅凭自身知识无法完成。于是它不会直接回答而是会生成一段特殊格式的、表达其调用意图的文本例如tool_calltrain_ticket_api.search(origin上海, destination北京, sort_byduration)/tool_call。外部系统执行一个在LLM之外运行的控制系统会持续监控模型的输出。一旦检测到tool_call这样的标记它会暂停LLM的生成解析其中的内容并真正地去执行train_ticket_api.search(...)这个函数调用。结果注入工具执行完毕后会返回一个结果比如一个包含车次信息的JSON对象。控制系统会将这个结果用另一种特殊格式如tool_output{G1: {duration: 4h30m, ...}}/tool_output插入到对话历史中紧跟在tool_call之后。综合回答现在LLM的上下文中包含了原始问题、它的调用工具的意图、以及工具返回的确切结果。基于这些完整的信息它继续进行文字接龙最终生成一个自然、准确的回答“从上海到北京最快的高铁是G1次全程约需4小时30分钟。”
面临的挑战与进阶策略
工具过多问题当可用工具有成百上千个时将所有说明书都放入提示中是不现实的。解决方案是工具检索建立一个工具描述的向量数据库当Agent需要工具时先用RAG技术检索出最相关的几个工具供其选择。工具的创造更令人兴奋的是Agent可以自我扩展工具箱。如果它在解决问题时发现某一段代码或某个工作流非常有用且可复用它可以将这段代码封装成一个新的函数并为其编写“说明书”然后将这个新工具加入到自己的工具库中供未来使用。信任的悖论与批判性思维工具的输出并非永远可靠。那个“用胶水粘比萨”的著名案例警示我们Agent不能盲目信任工具。幸运的是LLM的决策过程是其庞大内部知识与外部工具信息之间的一场动态博弈。当工具的输出与其内在的世界模型产生剧烈冲突时例如工具回报当前气温高达一万摄氏度它有能力识别出异常并选择质疑或拒绝该信息。研究甚至发现AI的信任度会受到多种因素影响包括信息的合理性、来源的权威性、发布的新旧程度乃至于呈现信息的网页设计是否美观。
能力三制定与调整计划 (Planning)
如果说使用工具是Agent的手和脚那么制定计划Planning的能力则是其深思熟虑、运筹帷幄的体现。要完成一个复杂的、多步骤的任务Agent不能只看眼前一步必须具备预见未来、规划路径的能力。
最基础的规划是让LLM在行动前先生成一个清晰的、分步骤的计划然后严格地按照计划执行。例如对于“烤一个蛋糕”的任务它会先生成计划“1. 准备材料2. 混合面粉和鸡蛋...”然后再开始执行第一步。
核心挑战应对不确定的世界
然而“计划赶不上变化”是永恒的真理。现实世界充满了随机性和不可预测性你规划好了完美的自驾路线却遇到了突发的交通堵塞你设计了精妙的棋局对手却走出了一步意料之外的棋。一个只会死板执行计划的Agent是脆弱的它必须具备动态调整和重新规划Re-planning的能力。这意味着在每执行一步并观察到新的环境状态后它都需要重新审视和评估其后续的计划是否依然最优并在必要时果断地进行修正。
提升规划能力的终极武器脑内小剧场Simulation
那么如何让Agent在行动前就制定出更可靠、更具前瞻性的计划呢答案是赋予它进行模拟Simulation的能力让它在自己的“思想实验室”或“脑内小剧场”中对未来的可能性进行推演。
这个过程类似于经典AI中的树状搜索Tree Search但发生在一个由LLM自己构建的虚拟世界中
分叉探索面对当前状态Agent会设想出几个可能的行动选项树的分支。世界模型预测对于每一个设想的行动Agent会调用其内在的世界模型World Model来预测“如果我执行了了这个行动世界最有可能会变成什么样子”这个世界模型本身也可以由LLM来扮演它会生成一段文本来描述预想中的未来状态。价值评估Agent会评估每一个预想出的未来状态判断其距离最终目标的远近或成功的概率。深度推演它会沿着最有希望的分支继续向下推演多步构建出一棵“可能性之树”。选择最优路径在脑内剧场中进行了充分的模拟和比较后Agent最终会识别出一条通往成功的、最优的行动序列。然后它才会回到现实世界笃定地执行这条最优路径上的第一步。
那些具备强大推理Reasoning能力的顶级LLM当我们看到它们输出长篇的“思考过程”Chain of Thought时其内部发生的本质上就是这样一场波澜壮阔的脑内小剧场。它在生成最终答案之前已经默默地扮演了探险家、评论家和决策者的多重角色。
最后的警惕思考的巨人行动的矮子
然而强大的思考能力也可能带来副作用。有研究指出某些Agent会陷入“过度思考”Overthinking的陷阱。它们可能会花费大量的时间和计算资源去反复推演一个简单按钮点击下去的所有可能后果而不敢直接行动去验证。有时最快的学习方式就是与世界进行一次低成本的互动。在“深思熟虑”与“果断行动”之间找到最佳的平衡点将是构建高效、实用AI Agent的关键艺术。
结论迈向自主智能的未来
通过对李宏毅老师课程的深度解构我们得以窥见现代AI Agent设计的宏伟蓝图。其核心驱动力已不再是无尽的数据投喂和模型训练而是转向如何巧妙地设计交互框架与提示策略从而唤醒并组织现有大型语言模型中沉睡的巨大潜力。
记忆让Agent摆脱了金鱼般的遗忘拥有了从历史中学习的智慧工具为其装上了感知和操作世界的双手使其能解决真实而具体的问题计划则赋予了其深思熟虑、高瞻远瞩的战略眼光。
这三大能力的融合正将AI从一个顺从的指令执行者转变为一个能够自主理解目标、与环境动态交互、并在复杂世界中开辟道路的真正伙伴。这条通往通用自主智能的道路依然漫长但我们此刻所见证和参与的无疑是其中最激动人心的一段旅程。
