AI Agent的综合概述
AI Agent是一种以大模型为基础，并根据具体业务场景集成特定外部能力的应用程序。它不仅继承了大模型强大的语言理解和生成能力，还通过引入外部能力克服了大模型在处理私有领域知识、获取实时信息及解答专业问题等方面的局限性。
AI Agent的应用场景
AI Agent由于其灵活性和可定制性，在多个领域展现出了广泛的应用潜力：
- 私有领域知识问答：利用AI Agent，企业能够创建针对自身环境的知识问答系统，例如员工可以询问关于公司政策、内部流程等私有信息。这要求企业先准备好相关知识库文件，然后通过零代码方式快速搭建应用。
- 个性化聊天机器人：基于长期记忆功能的支持下，AI Agent能提供更加个性化的交流体验，记住与用户的对话历史从而进行更为连贯的互动。此外，还可以通过集成搜索或图像生成插件来丰富聊天机器人的功能集。
- 智能助手：结合检索增强生成(RAG)、持久记忆以及其他自定义插件，AI Agent有能力被打造成个人或企业的得力助手，辅助完成诸如邮件管理、文档编写等工作任务，显著提高日常工作效率。
以上应用场景展示了AI Agent如何通过融合大模型与特定外部工具的能力来满足多样化的需求，从简单的信息查询到复杂的任务执行都能得到有效支持。
AI Agent核心机制解析
AI Agent的核心原理主要由四个关键组件构成：规划模块、记忆模块、工具模块以及行动模块。这些组件通过协作来实现Agent的有效工作。下面详细介绍每个组件的功能、输入输出关系及它们之间的协作流程。
关键组件及其功能
规划模块
- 功能：负责制定长期和短期的行动计划，确保代理能够有效地实现其目标。
- 输入：
- 来自记忆模块的历史数据和知识
- 来自工具模块的处理结果
- 当前任务的需求和目标
- 输出：
- 行动计划
- 优化策略
- 任务分配
记忆模块
- 功能：存储和管理代理的知识和经验。
- 输入：
- 来自外部环境的感知数据
- 过去的行动结果
- 工具的反馈等
- 输出：
- 提供历史数据和知识，用于决策和行动
- 处理逻辑：
- 存储感知到的信息和行动结果
- 提供历史数据和知识，用于当前决策和行动
- 更新和优化记忆，确保知识库的准确性和有效性
工具模块
- 功能：提供执行特定任务的能力，如数据处理、计算、外部系统交互等。
- 输入：
- 来自记忆模块的知识
- 当前任务的需求
- 输出：
- 处理后的数据
- 任务执行结果
- 处理逻辑：
- 接收任务需求，调用相应的工具进行处理
- 将处理结果返回给记忆模块或直接用于行动模块
- 根据任务需求，动态选择和配置工具
行动模块
- 功能：执行具体的行动，响应外部环境的变化。
- 输入：
- 来自记忆模块的知识
- 工具模块的处理结果
- 输出：
- 行动指令
- 反馈信息
- 处理逻辑：
- 根据记忆模块提供的知识和工具模块的处理结果，制定行动计划
- 执行具体的行动，并将结果反馈给记忆模块
- 动态调整行动策略，确保目标的实现
协作流程
- 记忆模块:
- 从外部环境接收感知数据，并存储在知识库中。
- 提供历史数据和知识，支持工具模块和行动模块的决策。
- 工具模块:
- 接收记忆模块提供的知识和当前任务需求，调用相应工具进行处理。
- 将处理结果返回给记忆模块或直接用于行动模块。
- 行动模块:
- 根据记忆模块提供的知识和工具模块的处理结果，制定并执行行动计划。
- 将行动结果反馈给记忆模块，更新知识库。
协作关系图
下面是这四个模块之间的协作关系图：
这张图展示了记忆模块、工具模块、规划模块以及行动模块之间的协作关系。
详细说明
- 记忆模块是整个系统的基础，它负责存储和管理所有历史数据和知识，为其他模块提供决策支持。
- 工具模块则根据当前任务需求，调用相应的工具进行处理，并将处理结果反馈给记忆模块或直接用于行动模块。
- 规划模块基于记忆模块提供的历史数据和知识，以及工具模块的处理结果，制定出最优的行动计划。
- 行动模块则负责执行具体的行动，并将结果反馈给记忆模块，以更新知识库。
通过这种紧密的协作，AI Agent能够有效地实现其目标，并适应不断变化的外部环境。
利用AI Agent构建基于私有知识库的客服答疑系统示例
为了构建一个基于私有知识库的客服答疑系统，我们将使用AI Agent，并通过以下步骤来实现这一目标。整个过程将涉及创建智能体应用、上传和配置私有知识库以及测试该系统的功能。
步骤一：创建智能体应用
首先需要访问百炼控制台并开始创建您的智能体应用。
- 访问我的应用页面，点击新增应用，在智能体应用页签中选择直接创建。
- 如果之前已经创建过应用，则可以点击右上角的新建应用按钮进行操作。
接着选择适当的大模型并进行初步设置。
- 进入智能体应用管理界面后，选择大模型。这里建议选择通义千问-Max作为基础模型。
- 您可以根据需求调整模型参数，但如果没有特别要求的话，默认设置通常已足够满足大部分应用场景。
完成上述步骤后，您就可以简单测试一下新创建的应用是否能够正常工作了。
- 试着输入一个问题看看智能体会如何回应。
步骤二：拓展智能体应用的能力 - 通过RAG提升私域知识问答能力
为了让您的客服系统能够处理与特定领域相关的问题，接下来我们需要集成RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术。
- 上传数据：前往数据管理，选择导入数据，然后将准备好的文档（例如企业政策手册或产品说明等）以本地文件形式上传。
- 创建知识库：
- 在知识库索引页面点击创建知识库，填写名称及描述信息。
- 选择刚才上传的文件，并指定其所属类别。采用默认的数据处理方式即可。
- 当状态显示为解析完成后，表明知识库已成功建立。
- 在应用中集成RAG：返回至智能体应用管理界面，开启知识库检索增强功能，从列表中选取刚刚创建的知识库。
- 再次尝试提出问题，这次应该可以看到更具体且基于提供的文档的答案。
其他可选功能扩展
除了基本的文字回复外，还可以考虑利用插件进一步增强您的客服机器人功能，比如添加图片生成插件以便于根据请求绘制图像，或者连接天气预报API等外部服务提供更加实用的信息。
结语
按照上述指导，您可以构建出一个既强大又灵活的基于私有知识库的客服答疑系统。这不仅提高了客户服务的质量，也为用户提供了更加丰富互动体验的机会。如果想了解更多关于插件或其他高级特性的信息，请查阅插件概述等相关文档。
在微信和钉钉上部署智能体应用
根据提供的我了解的信息，我们可以了解到将智能体应用发布到微信或钉钉的具体方法。这主要涉及到通过特定平台的分享功能来实现智能体与外部用户的交互。下面会针对微信和钉钉两个平台分别说明具体步骤。
通过微信访问应用
- 在您的智能体管理后台中找到发布的智能体应用。
- 切换至“发布渠道”页签。
- 定位到“微信公众号”区域，将鼠标移动至右侧显示的二维码图标上。此时，请注意观察屏幕上是否有任何变化，例如弹出提示信息或者直接展示二维码。
- 您可以选择保存该二维码图片，然后按照您组织内的流程要求，将其分享给目标用户群体。用户扫描此二维码后，即可访问到已发布的智能体应用。
通过钉钉访问应用
- 同样地，在智能体管理后台定位到已经完成配置的应用。
- 进入“发布渠道”页面。
- 查找“钉钉机器人”选项，并点击其旁边的复制链接图标（
- ）。系统会自动将对应的链接地址复制到剪贴板。
- 使用适当的通信工具（如电子邮件、即时消息等）将这个链接发送给需要使用该智能体服务的目标人员。当他们打开这个链接时，就可以开始与您的智能体进行交流了。
通过上述过程，您可以轻松地将开发好的智能体部署到微信或钉钉平台上，从而让更多的用户能够便捷地与其互动。这些操作相对直观简单，但请确保在分享之前测试链接的有效性以及目标平台上的显示效果是否符合预期。
