AI Agent是基于大模型开发的应用，它结合了大模型的语言理解和生成能力与特定外部能力。这些外部能力指大模型原本不具备的功能，比如获取实时信息或回答私有领域问题。使用AI Agent可以帮助解决大模型的局限性问题，如处理私密数据、提供最新资讯或执行专业任务等。
AI Agent适用于多个场景：
- 私有领域知识问答：通过准备好的知识库文件，在百炼控制台轻松创建应用，用于公司内部规则查询或员工详情咨询。
- 个性化聊天机器人：利用长期记忆保存对话历史，加上夸克搜索和图像生成插件的支持，实现更加个性化的交流体验。
- 智能助手：集成RAG、长期记忆及自定义插件等功能，帮助提高日常工作效率，例如自动回复邮件或是辅助撰写文档。
AI Agent 包含四个主要模块：记忆、工具、规划和行动。每个模块有特定功能，输入输出关系如下：
规划模块
- 功能：制定长期和短期行动计划，确保实现目标。
- 输入：
- 记忆模块的历史数据和知识
- 工具模块的处理结果
- 当前任务需求和目标
- 输出：
- 行动计划
- 优化策略
- 任务分配
记忆模块
- 功能：存储和管理知识与经验。
- 输入：
- 外部环境感知数据
- 过去行动结果
- 工具反馈
- 输出：
- 历史数据和知识，用于决策和行动
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：
- 记忆模块的知识
- 当前任务需求
- 输出：
- 处理后的数据
- 任务执行结果
行动模块
- 功能：执行具体行动，响应外部变化。
- 输入：
- 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
这些模块之间协作流程如下图所示：
具体步骤为：
- 代理接收到一个新任务。
- 规划模块接收任务并制定行动计划。
- 规划模块向记忆模块获取历史数据，记忆模块返回相关历史数据给规划模块。
- 规划模块调用工具模块中的具体工具来执行任务。
- 工具模块将具体任务交给行动模块执行。
- 行动模块在执行任务过程中可能再次调用工具模块中的工具。
- 行动模块完成任务。
- 任务完成后，结果存储到记忆模块中。
- 代理向外界反馈任务完成情况。
为了让大家更快更好的了解ai agent的具体形态，我们以阿里云百炼为例，来讲解一下如何基于私有知识库构建答疑系统。
利用阿里云百炼平台创建一个基于私有知识库的客服答疑系统主要分为两个大步骤：首先创建智能体应用，然后通过配置RAG（Retrieval-Augmented Generation）能力来集成私域知识库。下面是详细的步骤说明：
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根据提供的我了解的信息，将智能体发布到微信或钉钉上主要涉及使用官方分享渠道中对应平台的功能。以下是具体的步骤：
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在智能体应用的管理界面找到“发布渠道”页签。
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寻找并点击“钉钉机器人”右侧的图标（该图标看起来像一个链接复制按钮）。
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点击后会提示已复制链接，这个链接可以被发送给想要使用该智能体应用的目标用户。
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同样在“发布渠道”页签下，找到“微信公众号”的选项。
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将鼠标悬停于其右侧的图标上，这将显示一个二维码。
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可以直接截图或者保存此二维码，并通过任何方式将其分享给目标用户。
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