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 AI Agent：人类不提供明确的行为或步骤的指示，人类只提供明确的目标，至于怎么达成目标。AI自己想办法去达成目标。（而达成的目标是需要多个步骤，与环境做很复杂的互动，才能完成。而环境有许多不可预估的地方，所以AI Agent需要根据环境灵活的调整他的计划。）

AI Agent定义

目前agent没有统一的定义，有人认为有物理实体的机器人才是AI agent，这没问题，李老师的课程将AI agent的定义限定为能自主完成人类目标的AI。

人给一个目标，agent根据环境对目标做出行为，然后环境发生变化，agent再根据环境的变化做出决策，直到结束。举个例子：阿尔法狗

Agent与强化学习

强化学习框架的一个核心就是设计一个reward函数，以实现累积奖励最大化。

过去就是透过RL的演算法打造AI agent。

怎么做呢？RL的演算法就是去learn一个agent，这个agent可以max这个reward，把目标转发为一个reward的东西，目标越接近，reward越大。

但是这种透过RL的演算法打造AI agent有一个局限，需要为每个任务用RL的演算法训练模型。（阿尔法狗只能下围棋，别的棋子不行）。

做别的任务还需要RL的演算法再去训练模型。

人们有了新的想法，所以AI agent又再一次被讨论：把LLM直接当成一个AI agent来使用？

Agent与LLM

LLM时代，直接将LLM设计为agent（agent被讨论，主要是由于LLM变强了，所以有直接将LLM设计为agent这样的想法）

现在多模态LLM可以直接读图，因此下图“以文字描述”变得不那么必要了

LLM距离理想的agent还差多少？

现在的LLM能不能下棋？

2022年的一个big-bench，LLM之前的语言模型表现地不好(橙色的代表正确答案，绿色的代表当时的大语言模型给出的结论。绿色实线是当时比较强的模型给的答案，因为这符合西洋棋的规则。)

下面这个是现在的大语言模型

deepseek-r1 vs. chatgpt-o1，离谱对决。有很多不符合西洋棋的规则。最后deepseek赢了

大语言模型距离会下棋 还有一段距离，但可以作为agent做其他的一些事情。

举例：现在的语言模型可有做什么事情？

从LLM的角度来看Agent要解的问题

AI Agent是依靠现有语言模型的应用（不是新技术，而是应用）

后面的课程中没有任何的模型被训练。（依靠现有语言模型的能力来达成的）

李老师认为AI Agent依靠的就是LLM现有的能力。tools utilization, planing, reasoning, etc。

最近deepseek引起全面AI高潮之后，通用agent Manus也火出了圈，但Agent不是最近才热门。。。

以LLM运行AI Agent的优势

AI Agent研究案例

AI Agent举例1：斯坦福小镇 2023年AI村名组成的虚拟村庄

AI Agent举例2：AI NPC in Minecraft

AI Agent举例3：让AI使用电脑（2017就有人尝试）

2017年CNN模型时代的尝试（硬做）

2023年中的一些work（语音模型有了，也开始Agent的尝试）

AI Agent举例4：用AI训练模型

AI Agent举例5：用AI做研究（只能提建议，没有公开）

互动情景转换：局限在回合式的互动 迈向更加真实的互动情境（action还没执行完外在环境就改变了，应该要怎么办）

语音可打断式的互动等

AI Agent关键能力剖析

AI根据经验调整行为

Read module：从记忆库中查找最相关记忆

Write module：写重要的信息到记忆库

Reflection module：重新整理记忆

有记忆的ChatGPT

关于记忆，持续不断的研究

AI如何使用工具

工具非常多怎么办？

模型自己打造工具

工具误用怎么办？

语言模型有一定的自己的判断力

AI能不能做计划

根据新obs和goal，重新制定plan

如何提高做计划的能力？