這個系列文章旨在為AI代理（AI Agent）提供全面的概述，深入研究其特征，組成部分和類型，同時探索其進化，挑戰(zhàn)和潛在的未來方向。

在當今數(shù)字化飛速發(fā)展的時代，人工智能（AI）已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，從智能家居設備到自動駕駛汽車，從智能客服到醫(yī)療診斷系統(tǒng)，AI智能體正以驚人的速度改變著我們的世界。那么，這些智能體是如何被設計和構建的呢？今天，就讓我們一起深入探討AI智能體架構的奧秘，從基礎架構到前沿設計模式，一探究竟！

一、智能體架構：智能體的“數(shù)字大腦”

想象一下，一個AI智能體就像一個擁有“眼睛”“大腦”和“雙手”的數(shù)字生物?！把劬Α笔莻鞲衅鳎撠煾兄獠凯h(huán)境；“大腦”是決策邏輯，負責處理信息并做出決策；“雙手”是執(zhí)行器，負責執(zhí)行決策。而智能體架構，就是定義這些組件如何組織和相互作用的藍圖。它決定了智能體在響應速度、處理復雜性、學習適應性和資源需求等方面的能力。

選擇合適的架構至關重要。例如，一個簡單的基于反射的智能體可能在實時反應方面表現(xiàn)出色，但在長期規(guī)劃上可能無能為力；而一個深思熟慮的智能體可能能夠處理復雜的目標，但需要更高的計算成本。理解這些權衡，可以幫助工程師將架構與應用領域相匹配，以實現(xiàn)最佳性能和可靠性。

二、智能體架構的分類

智能體架構大致可以分為以下幾類：反應式架構、深思熟慮架構、混合架構、神經(jīng)符號架構和認知架構。接下來，我們將逐一深入了解這些架構的特點、優(yōu)勢和應用場景。

（一）反應式架構：快速決策的“直覺型”智能體

反應式架構是AI智能體設計中最簡單直接的模式。在這種架構中，一個大型語言模型（LLM）首先分析當前情況，確定下一步要采取的行動。然后，在環(huán)境中執(zhí)行該行動，產(chǎn)生觀察結果作為反饋。LLM處理這些觀察結果，重新評估下一步行動，選擇另一個行動，并繼續(xù)這個循環(huán)，直到任務完成。

反應式架構適用于需要瞬間決策且具有可預測、明確響應的領域。例如，在機器人領域，一個掃地機器人或無人機可以反射性地避開障礙物，只要傳感器檢測到障礙物即可；在游戲領域，非玩家角色（NPC）可以根據(jù)玩家的行為做出即時反應，比如當玩家進入視野時，敵方守衛(wèi)就會發(fā)動攻擊。

在工業(yè)環(huán)境中，簡單的監(jiān)控智能體可以在傳感器超出范圍時觸發(fā)警報或關閉設備。這些智能體在實時控制系統(tǒng)中表現(xiàn)出色，但由于缺乏全局規(guī)劃，它們通常用于相對簡單或嚴格受限的任務，這些任務的所有情況都可以預先定義規(guī)則。

反應式架構的優(yōu)點在于速度。由于沒有復雜的推理開銷，決策可以在恒定時間內(nèi)完成，這在實時機器人或高頻交易等領域非常關鍵，這些領域的時間單位是毫秒。此外，反應式智能體的設計和驗證相對簡單，因為它們的行為由規(guī)則明確定義。

然而，反應式架構也有其局限性。由于它們不學習也不規(guī)劃，因此在處理未預見的情況或需要一系列行動才能實現(xiàn)目標的問題時，適應性較差。它們還傾向于短視，只優(yōu)化即時響應，而不考慮長期后果。例如，一個反應式機器人可能會在小圈子里無休止地徘徊，如果它的規(guī)則沒有包含一些戰(zhàn)略邏輯的話。這些局限性促使了更先進架構的發(fā)展，這些架構引入了內(nèi)部狀態(tài)和推理。

實踐案例：構建一個簡單的反應式智能體

反應式智能體的設計可以通過簡單的代碼實現(xiàn)。以下是一個基于Python和OpenAI的大型語言模型（LLM）構建的簡單反應式智能體的示例代碼：

from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI

# 加載環(huán)境變量
_ = load_dotenv()
client = OpenAI()

# 定義智能體類
class Agent:
    def __init__(self, system=""):
        self.system = system
        self.messages = []
        if self.system:
            self.messages.append({"role": "system", "content": system})

    def __call__(self, message):
        self.messages.append({"role": "user", "content": message})
        result = self.execute()
        self.messages.append({"role": "assistant", "content": result})
        return result

    def execute(self):
        completion = client.chat.completions.create(
                        model="gpt-4o", 
                        temperature=0,
                        messages=self.messages)
        return completion.choices[0].message.content

在這個代碼中，我們定義了一個??Agent???類，它使用OpenAI的大型語言模型作為其“大腦”。智能體接收用戶輸入的消息，并通過調(diào)用??execute??方法生成響應。這種簡單的架構可以快速實現(xiàn)智能體的基本功能，適用于簡單的任務和場景。

（二）深思熟慮架構：深謀遠慮的“策略型”智能體

與反應式智能體不同，深思熟慮智能體是基于模型、以目標為導向的智能體，它們會在行動之前進行推理。深思熟慮智能體會提前思考，使用內(nèi)部模型評估多種可能的行動，并選擇最佳計劃來實現(xiàn)目標。

這種架構可以類比為國際象棋AI，它會提前規(guī)劃好幾步棋，而不是僅僅對每一步棋做出反應。深思熟慮智能體的工作流程可以概括為：感知（接收環(huán)境中的新輸入）、建模（更新內(nèi)部世界模型）、推理（生成可能的計劃并模擬/評估其結果）和行動（執(zhí)行最佳計劃或朝著目標邁出下一步）。

例如，在一個路徑規(guī)劃智能體中，“生成選項”可能會創(chuàng)建幾條路線路徑，“評估選項”則會選擇最短的安全路徑。這種架構使智能體能夠考慮未來的后果，并優(yōu)化長期目標。

示例代碼：深思熟慮智能體的偽代碼

以下是一個簡化版的深思熟慮智能體的偽代碼：

# 初始化狀態(tài)
initialize_state()

whileTrue:
    # 感知環(huán)境
    perceive_environment(state)
    # 生成可能的選項（計劃或行動）
    options = generate_options(state)
    # 評估選項（推理：選擇最佳計劃）
    best_option = evaluate_options(options)
    # 承諾執(zhí)行計劃（更新意圖）
    commit_to_plan(best_option, state)
    # 執(zhí)行下一步行動
    execute_next_action(best_option)
    # 如果目標達成，則退出循環(huán)
    if goal_achieved(state):
        break

在這個偽代碼中，智能體通過感知環(huán)境、生成選項、評估選項和執(zhí)行行動的循環(huán)來實現(xiàn)目標。這種架構特別適合需要長期規(guī)劃和復雜決策的場景，例如自動駕駛汽車的路徑規(guī)劃或復雜任務的調(diào)度。

（三）混合架構：速度與智慧的完美結合

混合智能體架構將反應式和深思熟慮系統(tǒng)結合起來，以在動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)速度和智能的平衡。反應式層可以即時響應感官輸入（例如，避障），而深思熟慮層則使用內(nèi)部模型進行目標驅(qū)動的規(guī)劃（例如，路徑規(guī)劃）。這兩層通常并行工作，以平衡快速響應和長期策略。

混合架構通常按層次結構組織：底層是反應式（本能反應），中間層（可選）負責排序/協(xié)調(diào)，頂層是深思熟慮（目標推理和規(guī)劃）。一個協(xié)調(diào)機制（例如，監(jiān)督器或優(yōu)先級規(guī)則）會決定哪一層的輸出優(yōu)先。

這種架構確保了安全性和效率，能夠適應即時威脅和長期目標。例如，當感知到緊急情況時，智能體會優(yōu)先執(zhí)行反應式模塊的快速反應；而在非緊急情況下，智能體會更新內(nèi)部模型，并由深思熟慮規(guī)劃器根據(jù)當前目標制定行動計劃。

實踐案例：混合架構的實現(xiàn)邏輯

以下是一個混合架構的實現(xiàn)邏輯示例：

percept = sense_environment()

if is_urgent(percept):                      
    action = reactive_module(percept)       # 快速反射
else:
    update(world_model, percept)
    action = deliberative_planner(world_model, current_goal)

execute(action)

在這個邏輯中，智能體首先感知環(huán)境，如果感知到的信息是緊急的，則直接調(diào)用反應式模塊進行快速響應；否則，更新內(nèi)部模型并調(diào)用深思熟慮規(guī)劃器制定行動計劃。這種架構能夠在復雜環(huán)境中實現(xiàn)高效的任務執(zhí)行。

（四）神經(jīng)符號架構：感知與推理的融合

神經(jīng)符號（或神經(jīng)符號）架構將神經(jīng)網(wǎng)絡（用于從數(shù)據(jù)中學習）與符號AI（用于基于規(guī)則的推理）結合起來，使智能體既能感知復雜環(huán)境，又能對其進行推理。

神經(jīng)網(wǎng)絡擅長模式識別（例如，圖像、語音），而符號系統(tǒng)則擅長邏輯推理和可解釋性。這種架構的目標是利用神經(jīng)感知和符號理解，做出智能且可解釋的決策。

神經(jīng)符號架構有兩種主要的集成策略：順序集成和并行集成。在順序集成中，神經(jīng)模塊先處理原始輸入（例如，檢測異常），然后符號模塊對解釋后的輸出進行推理；在并行集成中，神經(jīng)模塊和符號模塊同時工作，決策模塊融合兩者的輸出。

這種架構使智能體能夠?qū)臄?shù)據(jù)中學習到的見解與明確的規(guī)則結合起來，從而指導行動。例如，在一個醫(yī)療診斷場景中，神經(jīng)網(wǎng)絡可以分析患者的癥狀和檢查結果，提取關鍵特征；符號推理系統(tǒng)則可以根據(jù)醫(yī)學知識庫中的規(guī)則，對這些特征進行推理，得出可能的疾病診斷。最終，決策模塊綜合兩者的輸出，為醫(yī)生提供一個全面的診斷建議。

示例代碼：神經(jīng)符號架構的偽代碼

以下是一個神經(jīng)符號架構的偽代碼示例：

percept = get_sensor_data()
nn_insights = neural_module.predict(percept)         # 感知（例如，檢測異常）
sym_facts = symbolic_module.update(percept)          # 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為邏輯事實
sym_conclusions = symbolic_module.infer(sym_facts)   # 應用領域知識
decision = policy_module.decide(nn_insights, sym_conclusions)
execute(decision)

在這個偽代碼中，智能體通過神經(jīng)網(wǎng)絡模塊和符號推理模塊分別處理感知數(shù)據(jù)和邏輯推理，最終由決策模塊綜合兩者的輸出，生成最終的行動決策。

（五）認知架構：模擬人類智能的“全能型”智能體

認知架構是旨在模擬人類智能的綜合性框架，通過將感知、記憶、推理和學習整合到一個統(tǒng)一的智能體系統(tǒng)中，使智能體能夠像人類一樣學習、規(guī)劃、解決問題和適應環(huán)境。

這種架構遵循人類認知的“感知—思考—行動”循環(huán)：感知環(huán)境、更新工作記憶、使用產(chǎn)生式規(guī)則進行推理和決策，并通過執(zhí)行器影響環(huán)境。例如，SOAR架構和ACT-R架構是認知架構的典型代表。

SOAR架構于20世紀80年代開發(fā)，用于實現(xiàn)一般智能行為。它具有工作記憶（存儲當前情況）和產(chǎn)生式記憶（存儲“如果—那么”規(guī)則），并采用通用子目標設定機制，在遇到困難時設置子目標。SOAR還具備學習能力，通過“塊化”將經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為新規(guī)則。它在AI飛行員、人形機器人和決策智能體等領域有廣泛應用。

ACT-R架構則基于認知心理學，由多個專門模塊組成，如視覺模塊、運動模塊和記憶模塊。每個模塊都有自己的緩沖區(qū)，用于臨時工作記憶，生產(chǎn)規(guī)則管理緩沖區(qū)之間的數(shù)據(jù)流動。ACT-R結合了符號推理和亞符號機制（如記憶激活）。

這些認知架構不僅用于構建智能智能體，還幫助我們理解人類大腦的工作原理。它們適用于需要隨時間學習、處理多樣化任務并像人類一樣推理的智能體。

實踐案例：認知架構的實現(xiàn)邏輯

以下是一個認知架構的實現(xiàn)邏輯示例：

percept = perceive_environment()
update_working_memory(percept)
action = cognitive_reasoner.decide(working_memory)
execute(action)

在這個邏輯中，智能體通過感知環(huán)境、更新工作記憶、推理決策和執(zhí)行行動的循環(huán)來實現(xiàn)任務。這種架構特別適合需要長期學習和適應的場景，例如人形機器人或智能教育系統(tǒng)。

三、LangGraph中的智能體設計模式

智能體架構和智能體設計模式密切相關，但它們在AI智能體開發(fā)中處于不同的抽象層次。

智能體架構是指定義智能體如何構建和運行的結構框架或藍圖，它涉及智能體的核心組件及其組織方式，可以看作是智能體的“骨架”。架構主要關注系統(tǒng)的構建方式，即低層次的機制以及數(shù)據(jù)或控制的流動。

而智能體設計模式則是更高層次的、可重復使用的策略或模板，用于解決基于智能體系統(tǒng)的特定問題。它們不太關注智能體內(nèi)部的具體細節(jié)，而是更多地指導行為或交互，使其能夠適應不同的上下文環(huán)境?？梢詫⑺鼈円暈閷崿F(xiàn)特定結果的“配方”。

設計模式側重于“做什么”和“為什么”，即你希望智能體表現(xiàn)出什么樣的行為或能力，以及為什么這種行為或能力在給定場景中是有效的。

LangGraph將這些智能體架構分為三大類：多智能體系統(tǒng)、規(guī)劃智能體和反思與批判。接下來，我們分別了解一下這些設計模式。

（一）多智能體系統(tǒng)：協(xié)同作戰(zhàn)的智能體團隊

多智能體系統(tǒng)的設計模式主要關注如何讓多個智能體協(xié)同合作，以完成復雜的任務。這種模式的核心思想是“分而治之”，通過將任務分解為多個子任務，并分配給不同的智能體，從而提高任務的解決效率。

1. 多智能體網(wǎng)絡

在多智能體網(wǎng)絡架構中，通過一個路由器將任務分配給專門的智能體。每個智能體負責解決特定的子任務，然后將結果反饋給路由器。這種架構類似于一個高效的團隊，每個成員都有自己的專長，通過協(xié)作完成整個任務。

例如，在一個智能物流系統(tǒng)中，多智能體網(wǎng)絡可以用于優(yōu)化貨物的配送路徑。路由器根據(jù)貨物的目的地、運輸方式和時間要求等因素，將任務分配給不同的物流智能體。這些智能體分別負責規(guī)劃運輸路線、安排運輸車輛和監(jiān)控貨物狀態(tài)等子任務。通過這種方式，整個物流系統(tǒng)能夠高效地完成貨物的配送任務。

2. 多智能體監(jiān)督

多智能體監(jiān)督架構與多智能體網(wǎng)絡架構類似，但區(qū)別在于有一個監(jiān)督智能體來協(xié)調(diào)不同的智能體，而不是路由器。監(jiān)督智能體負責分配任務、監(jiān)控智能體的執(zhí)行情況，并根據(jù)需要進行調(diào)整。

這種架構在需要對智能體的行為進行嚴格控制和管理的場景中非常有效。例如，在一個智能工廠中，監(jiān)督智能體可以監(jiān)控生產(chǎn)線上的多個機器人智能體，確保它們按照預定的生產(chǎn)計劃和質(zhì)量標準進行操作。如果某個機器人智能體出現(xiàn)問題，監(jiān)督智能體可以及時調(diào)整任務分配，避免生產(chǎn)中斷。

3. 層次化智能體團隊

層次化智能體團隊架構源于“如果單個智能體不足以解決特定任務”的想法。在這種架構中，監(jiān)督智能體不再直接協(xié)調(diào)多個智能體，而是協(xié)調(diào)由多個智能體組成的團隊。

這種架構適用于復雜任務的解決，例如在大型工程項目中，可以將項目分解為多個子項目，每個子項目由一個團隊負責。監(jiān)督智能體負責協(xié)調(diào)各個團隊之間的合作，確保整個項目按照計劃進行。這種架構可以提高任務的解決效率和靈活性，同時也能夠更好地應對復雜多變的環(huán)境。

（二）規(guī)劃智能體：有條不紊的智能體

規(guī)劃智能體的設計模式主要關注如何讓智能體能夠制定計劃并執(zhí)行任務。這種模式的核心思想是讓智能體具備前瞻性和規(guī)劃能力，從而能夠更高效地完成任務。

1. 計劃與執(zhí)行

在計劃與執(zhí)行架構中，智能體首先根據(jù)給定的任務生成子任務，然后由單任務智能體解決這些子任務。如果任務完成，結果將反饋給規(guī)劃智能體。規(guī)劃智能體會根據(jù)結果制定不同的計劃。如果任務完成，規(guī)劃智能體將響應用戶。

這種架構類似于一個項目經(jīng)理和工人團隊的合作。項目經(jīng)理根據(jù)項目目標制定詳細的計劃，然后將任務分配給工人。工人根據(jù)計劃完成各自的任務，并將結果反饋給項目經(jīng)理。項目經(jīng)理根據(jù)工人的反饋調(diào)整計劃，確保項目順利進行。這種架構在需要明確任務分解和計劃制定的場景中非常有效，例如在軟件開發(fā)項目中，規(guī)劃智能體可以根據(jù)項目需求生成任務列表，然后分配給不同的開發(fā)人員完成。

2. 無觀察推理

在ReWOO架構中，Xu等人引入了一個將多步規(guī)劃器與變量替換相結合的智能體，以優(yōu)化工具的使用。這種架構與計劃與執(zhí)行架構非常相似，但與傳統(tǒng)模型不同的是，它在每次行動后沒有觀察步驟。相反，整個計劃在一開始就創(chuàng)建好了，并且保持固定，不受后續(xù)觀察的影響。

這種架構的優(yōu)點是能夠減少不必要的觀察步驟，提高任務執(zhí)行的效率。例如，在一個自動化生產(chǎn)線中，智能體可以根據(jù)預先設定的計劃執(zhí)行任務，而不需要在每次行動后都進行觀察和調(diào)整。這種架構適用于任務環(huán)境相對穩(wěn)定，且不需要頻繁調(diào)整計劃的場景。

3. LLMCompiler

LLMCompiler是一種旨在加速智能體任務執(zhí)行的架構，它通過在有向無環(huán)圖（DAG）中急切地執(zhí)行任務來實現(xiàn)。它還通過減少對LLM的調(diào)用次數(shù)，節(jié)省了冗余的令牌使用成本。它的計算圖包括三個主要組件：規(guī)劃器、任務獲取單元和連接器。

規(guī)劃器負責流式傳輸任務的DAG；任務獲取單元負責調(diào)度和執(zhí)行可執(zhí)行的任務；連接器則負責響應用戶或觸發(fā)第二個計劃。這種架構能夠有效地提高任務執(zhí)行的效率，同時降低計算成本。例如，在一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理任務中，LLMCompiler可以通過合理安排任務的執(zhí)行順序，充分利用計算資源，從而提高任務的處理速度。

（三）反思與批判：不斷學習與改進的智能體

反思與批判的設計模式主要關注如何讓智能體能夠?qū)ψ约旱男袨檫M行反思和批判，從而不斷學習和改進。這種模式的核心思想是讓智能體具備自我評估和自我優(yōu)化的能力，從而能夠更好地適應環(huán)境和任務的變化。

1. 基礎反思

反思智能體通過提示LLM反思其過去的行動，使其能夠隨著時間的推移學習和改進。這種架構包括兩個智能體：生成器和批判器。最簡單的例子可以是一個作家和一個批判者。作家根據(jù)用戶請求撰寫文本，批判者則對文本進行審查，然后將他們的反思反饋給作家。這個循環(huán)會一直持續(xù)，直到達到預定的迭代次數(shù)。

這種架構的優(yōu)點是能夠讓智能體不斷學習和改進自己的行為。例如，在一個智能寫作系統(tǒng)中，生成器可以根據(jù)用戶的需求生成文本，批判器則對文本的質(zhì)量進行評估，并提出改進建議。通過這種方式，智能體能夠不斷提高文本的質(zhì)量，滿足用戶的需求。

2. 反思

反思架構由Shinn等人設計，旨在通過語言反饋和自我反思進行學習。智能體會明確地批判其對任務的響應，以生成更高質(zhì)量的最終響應，但這可能會以犧牲執(zhí)行時間為代價。反思智能體還包括工具執(zhí)行，與反思架構形成對比。

這種架構的優(yōu)點是能夠讓智能體在執(zhí)行任務的過程中不斷反思和改進自己的行為。例如，在一個智能問答系統(tǒng)中，反思智能體可以根據(jù)用戶的反饋對自己的回答進行評估，并根據(jù)評估結果調(diào)整回答策略。通過這種方式，智能體能夠不斷提高回答的質(zhì)量，更好地滿足用戶的需求。

3. 思想樹

思想樹（ToT）是由Yao等人提出的一種通用的LLM智能體搜索算法，它結合了反思/評估和簡單的搜索（在這種情況下是廣度優(yōu)先搜索，但也可以應用深度優(yōu)先搜索或其他算法）。

這種架構包括三個主要步驟：擴展、評分和剪枝。首先，生成一個或多個問題的候選解決方案；然后，測量響應的質(zhì)量；最后，保留前K個最佳候選方案。如果沒有找到解決方案（或者解決方案的質(zhì)量不足），則返回到“擴展”步驟。這種架構能夠有效地搜索問題的解決方案，并通過反思和評估提高解決方案的質(zhì)量。

4. 語言智能體樹搜索

語言智能體樹搜索（LATS）是由Zhou等人提出的一種通用的LLM智能體搜索算法，它結合了反思/評估和搜索（特別是蒙特卡洛樹搜索），以實現(xiàn)比類似技術（如ReACT、反思或思想樹）更好的整體任務性能。

這種架構包括四個主要步驟：選擇、擴展和模擬、反思+評估以及回溯。首先，根據(jù)步驟（2）的聚合獎勵選擇最佳的下一步行動。如果找到解決方案或達到最大搜索深度，則響應；否則，繼續(xù)搜索。然后，選擇“最佳”的5個潛在行動并并行執(zhí)行。接下來，觀察這些行動的結果，并根據(jù)反思（和可能的外部反饋）對決策進行評分。最后，根據(jù)結果更新根軌跡的分數(shù)。這種架構能夠有效地搜索問題的解決方案，并通過反思和評估提高解決方案的質(zhì)量。

5. 自我發(fā)現(xiàn)智能體

自我發(fā)現(xiàn)智能體是一種幫助大型語言模型（LLM）找到解決復雜問題的最佳方法的架構。它首先為每個問題找到一個獨特的計劃，通過選擇和改變基本推理步驟來實現(xiàn)。然后，它使用這個計劃逐步解決問題。通過這種方式，LLM可以使用不同的推理工具，并根據(jù)問題進行調(diào)整，從而比僅使用一種方法更有效地解決問題。

這種架構的優(yōu)點是能夠為每個任務自動生成獨特的推理策略。例如，在一個復雜的數(shù)學問題求解場景中，自我發(fā)現(xiàn)智能體可以根據(jù)問題的特點選擇合適的推理步驟和方法，從而更高效地解決問題。這種架構適用于需要解決多樣化和復雜問題的場景。

四、總結：智能體架構的未來展望

在本文中，我們深入探討了智能體架構的演變，從傳統(tǒng)的反應式和深思熟慮架構到更先進的混合架構、神經(jīng)符號架構和認知架構。我們還探討了這些基礎概念如何與現(xiàn)代實現(xiàn)相結合，例如LangGraph中的強大智能體設計模式，包括規(guī)劃、協(xié)作、反思和批判。隨著我們繼續(xù)構建越來越智能和自主的系統(tǒng)，理解和應用這些架構原則將是解鎖可擴展、模塊化和目標驅(qū)動的AI解決方案的關鍵。

未來的AI將不僅僅局限于孤立的智能，而是通過協(xié)調(diào)、反思和有目的的智能體團隊合作來解決復雜任務。這些智能體將具備更強的學習能力、適應能力和協(xié)作能力，能夠更好地應對復雜多變的環(huán)境和任務需求。通過不斷探索和創(chuàng)新智能體架構，我們將能夠打造出更加智能、高效和可靠的AI系統(tǒng)，為人類社會的發(fā)展帶來更大的價值。

讓我們一起期待智能體架構在未來的發(fā)展，見證AI技術的無限可能！

本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/gECNqazBuadfAJY_j-qvqw??