AI Agent 知识有疑问？这期 Q&A 来解答 →

一、学习能力

AI Agent 具备学习能力，通过机器学习算法从数据中学习模式和规律，能够不断优化自身行为以提高性能；而传统自动化软件依赖预设规则，无法自主学习，只能按照既定程序机械执行任务。

二、适应性

AI Agent 能够根据环境变化和新数据动态调整策略，适应复杂多变的场景；传统自动化软件适应性差，环境或任务条件发生变化时，需要人工修改代码或规则才能适应。

三、智能化程度

AI Agent 智能化程度高，可处理复杂任务，如自然语言处理、图像识别、决策制定等，并具有一定推理能力；传统自动化软件智能化程度低，只能完成简单的重复性任务，缺乏对复杂问题的理解和推理能力。

四、开发与维护

AI Agent 的开发需要专业的机器学习知识和大量的数据用于训练，开发难度大；维护时，当模型性能下降需重新训练或优化算法，维护难度高。传统自动化软件基于明确业务逻辑和规则编程实现，开发难度低；维护时可通过调试代码和检查预设规则定位问题，相对简单。

AI Agent通常由以下主要组件构成：

一、感知模块（Perception Module）

功能 ：这是 AI Agent 与外界环境进行信息交互的入口。它接收来自环境的各种信息，例如在机器人应用场景中，可能通过摄像头获取视觉信息，通过传感器获取距离、温度等物理信息等。在虚拟的软件环境中，感知模块可以读取数据库中的数据、文件内容或者网络上的信息等。

二、决策模块（Decision - Making Module）

功能 ：这是 AI Agent 的核心部分，它根据感知模块获取的信息以及预先设定的目标和规则来决定采取什么行动。决策模块可以采用多种方法，如基于规则的系统、机器学习算法（包括监督学习、无监督学习和强化学习等）。

三、行动模块（Action Module）

功能 ：根据决策模块确定的行动方案，AI Agent 通过行动模块对环境产生影响。在物理世界中，对于机器人来说，行动模块可以控制机械臂的运动、驱动轮子的转动等。在软件环境中，行动模块可能包括发送指令给其他软件系统、生成文件、修改数据库记录等操作。

四、学习模块（Learning Module）（可选）

功能 ：如果 AI Agent 需要适应环境的变化或者不断优化自己的性能，学习模块就非常关键。它可以从新的数据、经验或者与环境的交互中学习新的知识和技能，更新自己的决策模型和知识库。例如，一个智能语音助手可以通过学习用户的语言习惯、偏好，不断优化对用户指令的理解和回答方式。

五、存储模块（Memory Module）

功能 ：用于存储 AI Agent 的知识库、模型参数、历史经验等信息。这些存储的信息为决策和学习提供了基础。例如，AI Agent 可以存储过去的对话记录，以便更好地理解用户当前的意图和上下文。

感知阶段

这是唤醒 AI Agent 的第一步，感知内容分为两部分，一部分是来自物理世界的信息：包括来自客户端的任务，自然语言、代码、多模态等，以及通过传感器、摄像头、麦克风硬件设备的传感信息。另一部分是来自虚拟环境的信息：从数据库、外部 API 接口等收集到的信息。

认知 & 推理 & 决策阶段

一旦 AI Agent 感知到环境信息，依赖深度学习、强化学习带来的训练结果，对这些信息进行识别与分析，以便作出明智的决策。这个过程中，会借助 RAG、联网搜索、外部应用和系统调用。

这一阶段是 AI Agent 行为的核心，直接决定了后续行动的有效性。但由于深度学习、强化学习的模型，依旧缺乏完全的可解释性，是输出结果不确定性的主要原因之一。对于复杂任务，决策并不是一个结果，而是需要经历和环境感知、认知和推理之间反复交互的过程。

行动阶段

最终，AI Agent 根据其决策采取行动。这一阶段的目标是执行之前所做的决策，并进行输出，例如一个模型、一份计划书、甚至是一个物理界的执行动作（如自动驾驶中的车辆控制、机器人执行任务、下单等）。

反馈与学习

AI Agent 的能力不仅仅停留在执行阶段，它还会不断地根据执行结果进行反馈，并在每次任务后学习，例如 Monica 提供了记忆功能，通过学习，AI Agent 能够逐渐优化自身的决策过程和行动策略。这一过程通常使用强化学习或其他在线学习技术来实现。