AI智能体原理与应用：从生成式AI到自主执行超级助手
对前文里生成式AI做了梳理，具有代表性的是，它们的特性在于仅仅能够“动嘴”，却不能够“动手”，这意味着可以生成内容，然而没办法进行实际操作 。
流行起来的Manus，是那种能够直接为人把活儿干好，达成真实的自主执行本领的AI智能体 。
本文梳理AI智能体的原理、应用场景，供产品经理思考和探讨。
一、AI 智能体的本质定义
高级形态的人工智能技术所呈现的 AI 智能体，具备感知环境的能力，能做出决策，还可采取行动，以此达成特定目标；它融合了大语言模型（LLM）、强化学习以及多模态交互，能够于复杂场景里独立完成目标，进而成为人类在数字化时代的 “超级助手”。
即AI智能体的核心三要素：自主决策、环境交互、持续学习。
比如说客服机器人这类传统AI工具，和AI智能体之间，存在着怎样的区别呢。
举个例子：
走红的Manus同样是这样，拿筛选简历来说，该Manus会先自行领会要解压打包文件这个潜藏指令，自己完成解压缩，接着逐个浏览15份简历，并且记录当中的关键信息。最终，Manus不但会给出自动排名建议，还会依据工作经验等关键维度，把候选人区分成不同等级，给出周全且有条理的筛选结果。在这个进程里，不需要用户做额外的提示或者干涉，就能自行完成整个筛选流程。
二、技术原理与架构解析
能被称为AI的智能体，其底层原理涵盖的部分，有感知这一方面，有决策这一方面，有执行这一方面，还有学习这一方面 。
感知模块：相当于人类的五官，收集信息。
功能：AI Agent需要先“看到”和“听懂”周围的信息。
好比，它凭借摄像头，看见了冰箱内里已经空无一物，这属于景象辨识，它听闻你讲出“我想要吃披萨”，此为语音辨别，又或者它读取了你手机当中的外卖应用程序数据，这是数据处置。
决策模块：相当于人类的大脑，分析问题并做决定。
功能：机器人根据收集的信息，思考该做什么。
比方说，它会这么寻思：“冰箱里头没食材了，主人讲要吃披萨，当下正下午6点，这会儿最适宜点外卖。预算是50元，该挑选哪家店呢？”。
背后的技术：
执行模块：相当于人类的手和嘴，完成具体动作。
功能：把决定变成实际行动。
比如说，自动开启外卖应用程序，挑选披萨店铺，进行下单操作并支付款项，随后告知你“30分钟之后会送达”。
学习模块：代表越用越聪明
关键：机器人不是一次就完美的，它会从错误中学习。
比如说，头一回点的是小份披萨，结果你没吃够，下一次就改成点大份的；得知你在周末的时候喜欢吃炸鸡，它就会主动去进行推荐 。
这个技术的核心在于，借助大量的数据进行训练，而这种训练类似于刷题，通过这样的方式，持续不断地去优化自身的决策逻辑。
举个例子：自动驾驶汽车
所以，AI Agent可不是单一种类的算法，而是把多种算法复杂地结合在了一起。
三、典型应用场景与产品形态行业解决方案
1、制造业
针对设备预测性维护（此维护方法结合 IoT 数据），要在设备之上安装各种各样的 IoT 传感器，像温度传感器、压力传感器以及振动传感器等，以此来收集在设备运行的进程当中的实时数据，AI 智能体针对这些数据展开分析，进而能够建立起设备健康模型，依据设备的过往的运行数据以及故障数据，这套智能体能够预测设备在未来的一段时期之内有可能出现的故障。
2、政务领域
一种名为政策解读智能助手的工具，专为知识图谱构建而设，它会从事这样的工作，先构建政策知识图谱，接着让AI智能体把各类政策法规、政策目标、适用对象、办理流程等信息予以结构化整合，随后当公众咨询政策相关问题时，智能体会借助NLP去理解问题并在知识图谱里快速检索和推理，最终给出准确、详细的政策解读。
产品形态创新
1、垂直领域智能体（如法律文书生成）
针对垂直领域，AI智能体通过对海量法律条文、案例以及各类法律文书模板来展开学习，从而掌握法律文书的写作规范以及逻辑，当用户输入案件有关信息，像是合同纠纷的具体情形、当事人信息等时，便会自动生成契合法律规范的起诉状、答辩状等法律文书。
2、跨平台智能体（微信 / 钉钉多端协同）
要是以微信以及钉钉作为例子，那智能体在各类不同平台之上继续维系统一的功能与服务。有用户，于微信里朝着智能体挑起查询任务，就像查询项目进度这样的，智能体在获取到信息之后，凭借其跨平台通信方面的能力，于钉钉的项目管理系统之中去获得数据，随后把结果反馈给处在微信端的用户。
3、硬件集成智能体（智能音箱 + 家庭服务）
能集成AI智能体的智能音箱，可借语音识别技术，接收家庭成员像“打开客厅灯光”“播放音乐”这类指令 ，进而控制智能灯具、音响等硬件设备。此智能体能够与别的智能家居设备联动，依据环境传感器数据，自动调节室内温度、湿度。
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