学习地址1：https://pan.baidu.com/s/1Jwx_lrUPPiLEINyaBcfwXA 提取码: si2d 学习地址2：https://share.weiyun.com/NfCB6NdF 密码：rhame3

AI Agent，即人工智能代理，是指在人工智能领域中，能够自主执行任务、做出决策、进行交互并适应环境变化的系统或实体。

AI Agent 的应用范围非常广泛，包括但不限于： 虚拟助手：如电脑、音箱、手机中的AI助手，能够理解用户的语音指令并执行任务，如查找资料、播放音乐、设置提醒等。 自动驾驶汽车：集成了多种传感器和复杂的决策系统，能够在道路上自主导航和驾驶。 工业机器人：在制造业中，执行装配、搬运、检测等任务，提高生产效率和质量。

AI Agent 的广泛应用可以极大减轻企业或个人的时间和人力成本，提高工作效率，丰富了人们的生活体验。目前，国外已出现零售、房地产、旅游、客户服务、人力资源、金融、制造业等多个领域的 AI Agent 架构与产品。例如零售领域的亚马逊 Alexa、Aktify、Regie.ai 等；房地产领域的 Epique、propertypen、Listingcopy 等；客户服务领域的 Agent4、Ebi.Ai、JasonAI、Aide 等；人力资源领域的AutonomousHRChatbot、AIInterviewCoach、CareersAI 等。

面向零售与电子商务的AI Agent 由大语言模型驱动的AI Agent正在零售和电子商务领域掀起一场革新风暴，为用户提供高度个性化的购物体验。这些智能助手不仅与零售目标紧密相连，更利用丰富的数据为用户定制独特的购物之旅。

AI Agent内置先进功能，如事实核查，可从产品列表、促销材料等用户内容中自我学习并智能响应，增强用户信任，优化购物流程。在销售中，AI Agent化身贴心导购，引导客户精准发现心仪产品，实时推送促销信息，并通过AI语言分析解码客户查询，完善购物体验。

相较于直接应用LLM，AI Agent在零售电商领域优势显著。它打造个性化购物体验，提升销售额和忠诚度；提供准确产品信息，增强购买信心；深入分析客户旅程，识别热门产品和买家情绪；迅速响应降低购物车放弃率；灵活应对高流量销售活动。

AI Agent的工作流程 智能体的工作流程可以归纳为三个步骤的循环：感知（Perception）、规划（Planning）和行动（Action）。

感知是智能体观察或接收来自外部环境的信息，相当于人类使用感官来感知周围世界; 规划是智能体根据感知到的信息去进行规划，这涉及到决定如何回应或在环境中采取什么行动，这一步骤类似于人类如何根据所见所闻来制定计划或做出决策; 行动是智能体执行其规划的行动，这可能包括移动（如自动驾驶车改变方向、电子游戏角色位移），说话（如虚拟助理、客服机器人），或是在电脑程序中执行某个指令。至于政策（Policy）是智能体用来指导决策的规则，以确定在特定情境下智能体应该采取什么行动; 而行动又通过观察（Observation）成为进一步感知的前提和基础，形成自主地闭环学习过程。

多模态在Agent的发展 多模态只能解决Agent感知上的问题，而无法解决认知的问题。 多模态是必然趋势，未来的大模型必然是多模态的大模型，未来的Agent也一定是多模态世界中的Agent。

蓄势待发Agent “大模型能力还在快速发展，Agent目前是个在发展变化的概念，它的形态还在演进中。”一位ToB领域的资深人士表示。

有观点称，Agent本质是模型能力专家化，但当下它更像是AI的角色扮演，一个同质化基础大模型，通过一些Prompt加人设，Agent的行动要满足人设。Zilliz 合伙人兼产品总监郭人通此前在一个论坛上表示，后期Agent要成为行业专家，才具备核心价值。

大模型能力本身也对Agent的能力和形态产生影响。智谱CEO张鹏曾言，Agent的本源仍然是大模型的基础能力，大脑的智力水平足够高，才能谈理解、推理、规划和执行这些事。

而除了Agent的各种能力本身，实在智能Agent智能体项目核心算法负责人认为，安全机制的构建也必不可缺，“不仅需要官方定义的那几个能力，还需要安全性和多Agent之间的协同，才能在B端更好落地。目前这也是我们花了很大精力做的工作。”