引言
智慧體（Agent）是一種在特定環境中自主行動、感知環境、做出決策並與其他智慧體或人類進行互動的計算機程式或實體。它們具備自主性、反應性、社交性和適應性等特點，能夠根據環境的變化調整自己的行為，以達到預設的目標。本文將詳細拆解智慧體從提示詞接收、LLM大模型理解識別、知識庫匹配、任務規劃到行動執行等五個關鍵步驟，深入剖析智慧體的工作原理，並彙總目前市面上智慧體產品的能力項，以期為讀者帶來一些啟示。
智慧體的工作過程
（一）關鍵步驟一：提示詞接收與處理
提示詞是智慧體接收到的初始輸入，描述了智慧體需要完成的任務或解決的問題。智慧體需要對提示詞進行解析和理解，以便為後續的任務規劃和行動執行提供指導。提示詞的撰寫要清晰表達需求、統一稱謂代詞和避免行業黑話，以確保智慧體正確理解和執行任務。
（二）關鍵步驟二：LLM大模型理解、提取、識別與選擇
LLM大模型（Large Language Model）是智慧體進行任務規劃和知識推理的重要工具。透過對大量文字資料的學習，LLM大模型具備了強大的語言處理能力和知識推理能力。智慧體可以利用LLM大模型對提示詞進行深入分析，生成可能的解決方案，並進行選擇和最佳化。
（三）關鍵步驟三：Memory知識庫呼叫、匹配與檢索
智慧體在執行任務時，需要呼叫Memory知識庫進行資訊檢索和匹配。Memory知識庫包括感覺記憶、短期記憶和長期記憶。其中，長期記憶又分為文字欄位內容、檔案和網頁資訊。智慧體透過檢索Memory知識庫，獲取與當前任務相關的資訊，以輔助決策和任務執行。
（四）關鍵步驟四：Planning任務規劃
任務規劃是智慧體根據提示詞、LLM大模型以及知識庫進行決策和規劃的過程。智慧體需要綜合考慮各種因素，制定出最合適的任務執行方案。任務規劃的分解可以由大模型輸入簡單提示、使用特定任務指令或人工提供資訊完成。
（五）關鍵步驟五：Action工具使用與執行
行動執行是智慧體根據任務規劃結果執行具體操作的過程。智慧體可能涉及與環境的互動、資料的收集和處理、決策的調整等多個環節。智慧體需要準確地執行每一步操作，以確保任務能夠順利完成。
當前市面上智慧體主要呈現形式主要有以下幾種
- Copilot場景助理：以場景為中心，為使用者提供輔助決策和操作建議。
- ChatGPTs對話式智慧體：透過自然語言與使用者進行互動，提供問題解答、任務執行等功能。
- Flow工作流智慧體：按照預設的工作流程，協助使用者完成特定任務。
- Agent自主智慧體：具備自主決策和行動能力的智慧體，能在特定環境中自主完成任務。
- Agents多智慧體協同：多個智慧體相互協作，共同完成複雜任務。
總結
智慧體作為一種具備自主性、反應性、社交性和適應性的計算機程式或實體，在各個領域具有廣泛的應用前景。本文透過詳細剖析智慧體的工作原理和當前市場的主要呈現形式，為智慧體在我國的發展提供了有益的啟示。隨著技術的不斷進步，智慧體將在未來發揮越來越重要的作用，助力各行各業實現智慧化轉型。
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