本文深入探討了AI Agent的概念、構(gòu)成、以及如何通過coze平臺實現(xiàn)其功能和應(yīng)用場景。從基礎(chǔ)理論到實操教程，我們將一起探索如何利用AI Agent提升效率和解決實際問題，開啟AI應(yīng)用的新篇章。
已經(jīng)有了AI，為什么又要冒出個AI Agent，這是刻意裝逼顯得厲害搞出來的概念嗎？
列舉個案例：
當你要讓大模型（AI）幫你整理一篇文章，假設(shè)你這樣問AI：
請你幫我生成一篇100萬字的言情小說
這個時候，AI給你什么答案！是不是寫不出這么多字，也給不出你想要的答案？
為什么會出現(xiàn)這種問題？是AI不夠厲害？還是AI就是偽概念？
假設(shè)這件事是我們?nèi)祟悂碜?，我們會有哪些動作?/p>
1）上網(wǎng)查閱相關(guān)內(nèi)容；
2）規(guī)劃大綱；
3）分步整理；
4）審核和檢查；
通過上述步驟，我們是不是就能完成這個任務(wù)！
思考一下，完成這個任務(wù)，你用到了哪些操作？
1）上網(wǎng)查詢；
2）分解任務(wù)；
3）逐步規(guī)劃；
4）排查；
這里面涉及到工具，思考過程，完成過程，復(fù)盤等操作，還用到大腦，手，電腦或者助手等“工具”。
那AI是什么？
AI在這個過程中只充當了大腦的角色，他沒有額外的工具或者步驟，因此這個任務(wù)交給它，它是無法單獨完成的。
為了讓AI能夠真正實現(xiàn)工作，我們得給他配備上網(wǎng)查詢能力，使用工具能力，分解任務(wù)能力等等。
這就是AI Agent的價值，讓AI不僅是一個大腦，而是能使用“工具”的類人智能體。
在舉個例子：
假設(shè)你讓普通AI幫你寫日報，能不能行？
可以，但是你的操作會很復(fù)雜。
Agent寫日報就不同了，設(shè)定好格式，語氣，任務(wù)等關(guān)鍵信息，你只需要口語化告訴它做了什么，剩下的事他會幫你整理。
假設(shè)你讓普通AI幫你做寫篇軟文，能不能行？
可以，但是操作同樣復(fù)雜，來來回回折騰幾遍可能還不滿意。
Agent寫就不同了，提前設(shè)定好標題，開頭，內(nèi)容和語氣等關(guān)鍵信息，你只需要告訴Agent你要寫什么主題內(nèi)容，它就能按照設(shè)定一步一步幫你整理。
假設(shè)你去旅游，讓AI給你介紹景點信息，能不能行？
可以，但是每次你都要問，還不一定回答是否正確。
Agent就不同了，按照景點情況設(shè)定好Agent，你走到哪，他就告訴你什么，你問他WC在哪，它還可以根據(jù)你的位置給你指定最近的WC。
通過上面這些小案例，你是不是理解了Agent和AI到底有什么不同了，簡單說，AI相當于可以咨詢的大腦，Agent相當于能干活的機器。
首先先看這張圖：
AI Agent = LLM（大模型） + Planning（規(guī)劃） + Memory（記憶） + Tools（工具）+Action（行動）
這張圖代表著Agent的構(gòu)成，類似人的大腦、四肢、思考、執(zhí)行。
有這些能力，是不是和上文說的類人智能體靠近了！
接下來我們看看Agent的具體定義：
AI Agent 就是一種能代替人類執(zhí)行任務(wù)的智能助手。它集成了感知、學(xué)習(xí)、推理、決策、內(nèi)容生成等多種 AI 能力，可以與人進行自然語言交互，根據(jù)人的需求提供個性化、多樣化的服務(wù)。
讓我們分別講解一下這些名詞的具體含義：
1）規(guī)劃
子目標和分解：Agent 將大型任務(wù)分解為更小的、可管理的子目標，從而能夠有效處理復(fù)雜的任務(wù)，以開個餐館為例，任務(wù)開一家餐館，分解就是把開餐館這件事劃分成不同的步驟或者任務(wù)，比如取名、選址、裝修、備貨、營業(yè)，分解越細工作就越簡單越容易達成目標。
反思和完善：Agent 可以對過去的行為進行自我批評和自我反思，從錯誤中吸取教訓(xùn)，并針對未來的步驟進行完善，從而提高最終結(jié)果的質(zhì)量。
思維鏈：讓Agent 像人類一樣一步一步思考，比如計算數(shù)學(xué)題，一步一步推理計算，保證最后的答案正確性，這點在高效使用AI上非常常見，比如不要AI直接給出最后的答案，而是讓AI把推理過程一起寫出來。
2）記憶
短期記憶：我們與朋友溝通過程中，是不是要記住溝通上下文，但是時間久遠的一次對話，我們是不是又不會記住對話過程？
短期記憶就類似于對話現(xiàn)場記下來的內(nèi)容。
長期記憶：長期記憶類似于把久遠的聊天整理成一個記憶點，隨時讓能夠回憶當時說了什么重要的事。
3）工具使用
讓AI能夠使用外部工具，比如上網(wǎng)查詢信息，代碼執(zhí)行等能力。在coze中表現(xiàn)為插件等工具的使用。
前文我們了解到，單獨的AI能力很強大，但是面對復(fù)雜任務(wù)時，他需要“助手”幫忙，有“助手”的幫忙，AI能夠?qū)崿F(xiàn)解決實際問題的能力，小俠認為：“ AI要融入場景，解決實際問題為目的”，因此探索AI Agent也是我們最為核心的一個探索研究方向。
AI Agent可以把它想象為“超級助理”，AI相當于大學(xué)剛畢業(yè)的學(xué)生，Agent相當于去企業(yè)上班后要完成的工作任務(wù)，一個學(xué)生能變成什么崗位的精英，在于崗位對他的培養(yǎng)和實踐，比如：
還有很多，可以說只有你想不到，沒有AI做不到！
那為什么企業(yè)很少用AI Agent來工作解決問題？
以下是我對Agent的一點看法：
首先，22年到23年主流方向是訓(xùn)練出一個更高智能的AI本體，這是主流趨勢，AI應(yīng)用的前提還是得有個靠譜的“大腦”。
23年到24年開始關(guān)注Agent方向，也就是AI應(yīng)用場景，市場上開始完善Agent開發(fā)配套培訓(xùn)，比如coze、dify等，這些平臺的完善加上基礎(chǔ)AI能力的提升，才有可能將Agent變成現(xiàn)實。
那為什么現(xiàn)在要開始研究學(xué)習(xí)Agent了？
因為過去半年時間coze、dify等平臺功能逐步完善，已經(jīng)有開發(fā)Agent的軟硬件條件，因此今年下半年一定是Agent起步的元年。
這點你還別不信，看看海外版coze平臺開始收費，國內(nèi)上架專業(yè)版coze平臺等等信息，你就不難發(fā)現(xiàn)，Agent平民化開發(fā)平臺已經(jīng)顯現(xiàn)。
本文下篇會分享“弼小俠AI基地-學(xué)些助理bot”的實操教程，這個bot（Agent）也是我們用于服務(wù)粉絲和解決學(xué)習(xí)問題的AI學(xué)習(xí)助理，你在弼小俠AI基地遇到的任何問題，都可以通過這個AI助理幫你解決。
簡單說一下這個bot的功能：
總之，你在弼小俠AI基地遇到的問題，都可以借助這個Agent幫你解決，這既是一個實操案例，也是一個解決實際工作問題的Agent。
coze中文又名扣子，由字節(jié)跳動推出的AI大模型智能體開發(fā)平臺，在coze里，智能體稱之為bot。
coze是集成插件（工具使用）、知識庫（數(shù)據(jù)源）、數(shù)據(jù)庫、記憶、工作流（圖像流、工作流）等多功能為一體的Agent開發(fā)平臺。
大家別被開發(fā)平臺給嚇著了！Agent開發(fā)和傳統(tǒng)軟件開發(fā)不是一回事，直白點說就是不管之前是否是程序員，面對Agent開發(fā)，大家都是新手，都是零基礎(chǔ)，都是同一起跑線。
Agent開發(fā)比傳統(tǒng)軟件開發(fā)，更看重的不是軟件編程能力，而是考驗綜合規(guī)劃理解能力，下篇實操商用AI客服學(xué)習(xí)，大家就能明白為什么軟件編程能力不是優(yōu)先考核項，反而是規(guī)劃理解能力為第一考核項的原因。
因此，對于非技術(shù)出身的伙伴，不要被開發(fā)平臺嚇怕了，我們?nèi)粘：芏喙ぷ髌鋵嵍际且?guī)劃理解能力，這方面有優(yōu)勢，開發(fā)Agent就簡單許多。
沒有規(guī)劃理解能力也沒關(guān)系，這個咱們可以培養(yǎng)，一步一步來，也不是過不去的坎。
接下來簡單介紹一下coze平臺比較重要的組成部分。
平臺特點介紹：
接下來，我們一點點入門了解coze各個功能的具體作用和能力。
1）插件
插件，相當AI使用的工具或者技能，比如上網(wǎng)查詢文章，要用到搜索插件（工具），查詢頭條熱點，要用到頭條查詢等等，coze平臺插件目前對外稱超過1萬+，算國內(nèi)外插件數(shù)量最多的Agent開發(fā)平臺，總的說插件越多，能做的事就越多。
coze的插件涵蓋范圍及廣，有圖像類，文本類，搜索類、數(shù)據(jù)分析、語音識別等等，開發(fā)者可以根據(jù)實際需求選擇不同插件，滿足不同的業(yè)務(wù)場景。
除此之外，coze還支持定制化插件開發(fā)，有些企業(yè)自己內(nèi)部有系統(tǒng)或者網(wǎng)站，個人可能有自己的博客等等，都可以打包成各自插件用于自己的業(yè)務(wù)。
意想不到的是，插件商店還有便利生活插件，像私人AI助理，幫我們查快遞，查地圖，查房價等等，都可以調(diào)用這些插件實現(xiàn)，真正做到AI幫我們打點日常生活和工作。
還有很多，我就不一一例舉，有興趣的伙伴，自己到coze平臺查看。
以上插件，適用于定制開發(fā)私人Agent助理，可以想象一下，如果你身邊有這樣一個AI助理，是不是很多App你都不用打開就能使用，想想都是一種樂趣。
對于動手能力強或者企業(yè)主，上面的插件可能滿足不了企業(yè)的需求，coze也貼心的為大家開通了自定義插件功能，具體操作如下圖：
2）知識庫
先問大家一個問題：AI有沒有短板？
有，還很多！不過最大的短板就是它不屬于我，學(xué)習(xí)的知識也未必是最新的，比如剛剛發(fā)生的事，你問AI，它就回答不出來。
那怎么解決這個短板？
答案就是：知識庫。
coze平臺集成了知識庫功能，用來儲存外部知識，并且還提供了RAG（不清楚的伙伴可以在弼小俠AI基地學(xué)習(xí)）的能力，那知識庫能用來干嘛？
先看看知識庫功能包含哪些！
可以看到知識庫里包含文本格式，表格格式，圖片類型，也就是說文本類和圖片類的數(shù)據(jù)，都可以儲存在知識庫里面，隨時讓AI調(diào)用，舉個簡單例子：
假設(shè)你要創(chuàng)建一個AI客服，介紹公司和產(chǎn)品，我們就可以用到知識庫的能力。
首先，梳理公司和產(chǎn)品的介紹，形成FAQ。
其次，上傳到知識庫中。
最后將知識庫配置到bot里，讓bot可以調(diào)用這個知識庫的內(nèi)容作為回復(fù)。
以上步驟完成，當用戶咨詢AI有關(guān)公司或者產(chǎn)品的問題時，AI就會根據(jù)FAQ的內(nèi)容進行回答。
這里提一下，傳統(tǒng)的機器人客服，只能硬套FAQ，不懂變通。
Agent客服，它是根據(jù)RAG的能力，優(yōu)化了回答的方式，并且還融合了bot本身的人設(shè)和目標進行回答，直白點就是Agent客服，感覺更像真人客服，不是呆板的機器。
在知識庫的創(chuàng)建時，我們需要注意RAG技術(shù)檢索分析數(shù)據(jù)的特點，我們上傳一份文件到知識庫，這份文件并不是單純的儲存，而是會將內(nèi)容進行切片，切片后的內(nèi)容更有助于AI檢索信息，提升了AI回答內(nèi)容的關(guān)聯(lián)性。
這里也順帶再說一遍前面說的為什么現(xiàn)在可以學(xué)習(xí)Agent的原因，23年之前，都是在搞大模型，像RAG這樣的配套工具都不完善，因此23年之前你想讓AI給你干活，是非常難的一件事。
但是隨著項目的發(fā)展，AI配套的工具越來越多，并且投入的研發(fā)成本越來越高，可商用的Agent就越來越近，如果你還停留在去年的思維，還認為AI只是可以聊聊天沒其他用途，那還是蠻危險的。
3）數(shù)據(jù)庫
很多小伙伴在面對數(shù)據(jù)庫和知識庫的時候會迷糊，小俠今天一次給你講清楚，讓你不迷糊。
感覺小俠分享還不錯的，點贊，關(guān)注，評論一鍵三連，支持一下。
傳統(tǒng)軟件開發(fā)所說的數(shù)據(jù)庫是一門專業(yè)的學(xué)科，比如：Oracle、MySQL、SQL Server等，如果放在過去，普通人想利用數(shù)據(jù)庫解決數(shù)據(jù)管理問題，可以說是不可能的事。
但是coze在AI加持下，數(shù)據(jù)就不再是難事了！
上面提到的各種數(shù)據(jù)庫，都可以不用懂，我們只需要用自然語言（口語化）告訴AI要記錄什么，他就能幫你轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)庫的語言進行記錄，里面到底怎么運行的，不用管。
那數(shù)據(jù)庫和知識庫有啥區(qū)別？
通過這樣的類比，我們就清楚他們的使用場景和區(qū)別，數(shù)據(jù)庫類似電腦內(nèi)存，知識庫類似電腦硬盤，都是用來存儲，一個是電腦可以自己更新，一個是只能人為更新。
coze數(shù)據(jù)有以下特點：
4）圖像流
coze圖像流可玩性非常高，上手門檻也很低，只需簡單的拖拉拽操作，就能快速整理出一個具有確定圖像目標的圖片處理工具，操作界面類似ComfyUI 工作流，不過上手難度簡單許多。
它的功能包括：
有伙伴可能會說，這些功能很多App不是都有嗎？干嘛還要coze里面學(xué)一遍？
這里就說兩個點，大家自行體會：
（1）coze中的圖像處理是基于AI能力實現(xiàn)，與傳統(tǒng)的圖像處理原理有所不同，AI基礎(chǔ)能力越強，它的效果就越好，可能當前有些能力不能與設(shè)計師相提并論，但是AI的迭代速度不是人能跟得上的，因此要學(xué)會接受新事物。
（2）coze圖像流是集成到coze平臺，創(chuàng)建bot的時候，你可以讓bot引用圖像流，實現(xiàn)bot圖像處理的能力，舉個例子：
假設(shè)某連鎖品牌，旗下門店要做個主題活動，需要一張宣傳海報。
傳統(tǒng)方法要完成這件事，門店要么申報總部，讓總部設(shè)計部門設(shè)計下發(fā)，或者門店自己去打印店出錢設(shè)計。
如果是用coze Agent來實現(xiàn)，門店只需要告訴bot要什么海報，內(nèi)容是什么，bot就能按照預(yù)設(shè)的流程，風(fēng)格等信息，自動生成一張宣傳海報給門店。
過程中不僅不需要人工干預(yù)，還能確保設(shè)計標準符合總部要求。
5）工作流
與圖像流類似，工作流更加適用于更多復(fù)雜場景的任務(wù)，可以說coze如果沒有工作流，那coze的價值將直接降低80分。
AI要實現(xiàn)真實世界工作問題，不僅需要強大的大腦，還需要強大的分解任務(wù)能力。
一個任務(wù)往往包含非常多的子任務(wù)，如果AI不具備一步一步拆解并分步完成任務(wù)的能力，那這個AI只能作為閑聊的百科全書。
coze因為有了工作流這個功能，可以說是質(zhì)的飛躍，也是小俠深入探索，成謎AI的核心原因。
那么到底工作流有什么神奇之處，能夠讓小俠如此稱贊？
先看看工作流的基本配置：
開始節(jié)點：表示一個工作啟動節(jié)點，有了具體需要做的事才有后面產(chǎn)生的結(jié)果。
結(jié)束節(jié)點：一個具體任務(wù)完成后輸出的結(jié)果的地方。
再看看節(jié)點類型：
當下發(fā)一個任務(wù)給AI后，它要完成這個任務(wù)，可能需要用到多種工具，紅色框里的節(jié)點相當于不同的工具。我們只需要給AI配置不同的工具，它就能把這個工具用起來。
6）多Agent協(xié)作
在coze平臺上，除了單Agent模式以外，還有多Agent模式，多Agent模式可以更加全面處理更復(fù)雜的工作。
首先，單Agent模式設(shè)定的bot只能單一解決某個一個問題，比如圖片處理bot，你想讓這個bot處理文本，又處理圖片，不是不能實現(xiàn)，而是目前的AI會容易出現(xiàn)工作任務(wù)理解不清導(dǎo)致事情做錯的問題。
如何更好解決這種多任務(wù)組合的問題？
答案就是多Agent模式，我們可以先制作多個單Agent，每一個Agent都只負責(zé)某一個具體工作，比如負責(zé)產(chǎn)品介紹的bot，負責(zé)處理售后的bot，負責(zé)品牌宣傳的bot。
將這些bot統(tǒng)統(tǒng)放在多Agent下面，作為一個個獨立的員工，在此基礎(chǔ)上，配置一個管理者bot，讓他根據(jù)用戶提的問題進行判斷，判斷出這個問題到底誰的工作內(nèi)容，誰來服務(wù)客戶還會更好等等。
管理bot識別好任務(wù)后，就能把具體任務(wù)分配給具體bot從而更加高效的完成任務(wù)。
多Agent的優(yōu)勢有以下幾點：
可以說，平臺優(yōu)化的足夠好，多Agent模式就是未來超級AI的基礎(chǔ)。
下篇文章我們會提到弼小俠AI基地-學(xué)習(xí)助理bot，它就是基于多Agent開發(fā)的bot，里面包含客服bot，知識助理bot和學(xué)習(xí)規(guī)劃bot，這些單bot都是由學(xué)習(xí)助理bot統(tǒng)一管理，根據(jù)用戶咨詢的信息分配任務(wù)。
以上是手把手教你用coze打造第一個商用AI客服（上篇）的主要內(nèi)容，本文主要帶大家從零開始認識AI、AI Agent，也認識到Agent的世界價值。
另外也帶大家從零開始認識coze這個平臺，把平臺主要的功能都跟大家講解了一遍，希望大家通過本文閱讀都有所收獲。
