AI Agent逐渐成为AI应用的核心架构

主要观点总结

《2024 中国开源开发者报告》聚焦 AI 大模型领域，对过去一年的技术演进动态、技术趋势以及开源开发者生态数据进行总结。报告提到AI Agent逐渐成为AI应用的核心架构，通过自主感知、决策和执行能力，实现软件的智能化改造和升级。文章介绍了AI Agent的发展趋势，包括多智能体框架的出现和大模型的持续优化和创新。

关键观点总结

关键观点1: AI Agent成为AI应用的核心架构

AI Agent通过自主感知、决策和执行能力，实现软件的智能化改造和升级，改变业务流程和用户交互方式。

关键观点2: 大模型应用从Chatbot到Agent的发展

大模型应用已经从初期的Chatbot发展到RAG、Copilot和Agent等更高级的阶段。这些大模型具备强大的数据处理能力和深度学习能力，为各种应用场景提供了便利。

关键观点3: AI Agent的发展趋势

AI Agent的发展趋势包括多智能体框架的出现、大模型的持续优化和创新等。未来的AI Agent将具备更高的自主性和智能性，能够处理复杂的多任务环境，提高整体效率和可靠性。

正文

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全文如下：

AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构

文 / 张善友

随着人工智能技术的迅猛发展，大模型应用已经成为了 2024 年的热点话题，大模型应用已逐渐从初期的 Chatbot 迈向 RAG、Copilot 及 Agent 等更为高级的阶段。这些大模型具备强大的数据处理能力和深度学习能力，为各种应用场景提供了前所未有的便利。

单一的大模型在处理所有任务时往往存在局限性，因此需要借助外部工具或函数来增强其处理能力。

2023 年 6 月 13 日 OpenAI 发布的 GPT 模型的 Function Calling 功能，成为大模型与现实世界交互的桥梁。Function Calling 机制在很大程度上推动了 Agent 技术的发展。Agent 技术以其独特的自主性和智能性，正逐渐成为大模型应用的重要组成部分，引领着新的发展趋势。

在智能化方面，Agent 的学习能力得到了极大的增强。传统的机器学习技术为 Agent 提供了初步的学习框架，使得 Agent 能够通过数据驱动的方式学习并优化自身行为。

然而，随着神经网络模型的广泛应用，Agent 的学习能力得到了质的飞跃。深度学习技术使得 Agent 能够处理更加复杂、高维的数据，从而更精确地感知环境信息并做出相应决策。此外，强化学习技术的不断发展也为 Agent 提供了持续学习和自我优化的能力，使得 Agent 能够在与环境的互动中不断改进自身策略，实现更高级别的智能化。

早期的 Agent 系统往往依赖于预设的规则和策略进行决策和行动，自主性和灵活性相对有限。然而，随着大模型推理能力的发展，Agent 已经具备了更高的自主性。这种自主性不仅体现在 Agent 能够根据环境变化和任务需求自主调整行为策略上，更表现在 Agent 能够在一定程度上进行自我管理和自我修复，以应对各种复杂和不确定的情况。

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