尽管大语言模型在文本生成方面表现出色，但它们通常是被动式的一问一答。现实中，许多问题往往无法通过简单的一步回答解决。

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因此，我们希望构建一种主动式的AI系统，也就是今天要介绍的Agent智能体。

Agent依然以大语言模型为核心，但通过集成更多的工具，赋予其根据环境自主进行思考和决策的能力。

Agent有什么用？

如下图所示，仅使用GPT3.5时，准确率仅有45%，使用GPT4，性能提升到65%，但如果基于GPT3.5搭建一个AI agent，性能已经超过单纯的GPT4 。

也就是说，未来大模型的发展不一定非得遵循Scale Law，一味去增加模型参数和训练数据量。

通过Agent，小模型也能达到同样的效果。

Agent是如何工作的？

根据Agent的构成来看，LLM仍然是核心，是类似于人类大脑一样的推理引擎。

Prompt

在前面讲Prompt工程时，我们已经着重强调Prompt的重要性。

Agent通常会将一个复杂任务分解成小任务，为此，模型需要记住它之前的步骤。

解决复杂问题通常需要使用思维链方法，Agent结合下面两个方法构建计划。

• 任务分解

  将一个复杂任务分解成小任务。

• 反思

如果你想生成一段代码，普通LLM基于提示给出代码后也就结束了，但AI Agent会对代码进一步自检，如下图所示，Agent会利用外部组件运行代码、执行单元测试、代码Review，甚至与另一个Agent进行对抗来逐渐提升代码质量。

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