人工智能解读：理解人工智能代理的指南

你可能最近听过很多关于“AI代理”的说法。它已成为科技圈的热门词汇，承诺将彻底改变从客户服务到个人生产力的一切。但AI代理究竟是什么？你为什么要关心它？

事情是这样的：“AI代理”已经成为一个笼统的术语，涵盖了从简单的聊天机器人到复杂的自主系统的一切。其实这完全没问题！关键在于理解不同的AI工具在代理AI光谱中的位置——因为并不是所有代理都是平等的，了解差异将帮助你设定正确的期望，并选择适合你需求的工具。

什么是AI代理？理解代理AI自主性光谱

这个术语代理，在AI界已经成为一个热门话题。一些人认为它应该严格保留给自主系统——可以随时间独立感知、决策和行动的AI。而另一些人则更广泛地使用这个标签，将其应用于从副驾驶和聊天机器人到智能搜索工具的一切。真相是，两个阵营都有道理。这就是为什么回过头来定义我们谈论“AI代理”时真正的意思是很有帮助的。每种类型的AI系统究竟有多少代理性？

从其核心而言，至少在语言学上，代理仅仅是代表某事或某人行事的事物。根据这个定义，几乎所有的AI系统都是某种形式的代理：它们存在是为了完成任务、解决问题或推动结果。无论它们是被动反应还是主动行动、手动还是自主，所有AI都可以被理解为有目的的代理。

但并非所有代理都是平等的。代理性是一个光谱；随着你在光谱上移动，AI系统从简单的响应者转变为拥有日益自主性、能够推理、适应和行动的系统。

基于领先AI研究人员所开发的框架，我们可以绘制出当今AI代理的不断演变的格局。现代代理AI光谱的划分如下：

低代理AI（传统AI应用）：

• 反应式：你提问，他们回答

• 单任务集中：它们一次只执行一个功能

• 每个动作都需要人工输入

• 会话之间不保持上下文

• 示例：简单聊天机器人，AI写作工具

中级代理AI（工具调用代理）：

• 可以根据情况选择使用哪些工具

• 在一些指导下处理多步骤任务

• 在定义的参数内做出决策

• 保持一些上下文和记忆

• 示例：可以研究和编写报告的AI助手，工作流自动化工具

高级代理AI（多步骤代理）：

• 在循环中运行，持续采取行动，直到达到目标

• 可以确定何时继续工作或何时完成

• 独立处理复杂的多步骤工作流

• 从每一步中学习并调整他们的方法

• 示例：先进的研究代理，自主客户服务系统

自主经济AI（独立代理）：

• 可以管理自己的资源并做出财务决策

• 与区块链系统和去中心化金融协议交互

• 可能持有和管理数字资产或加密货币

• 在长时间内以最小的人类监督运作

• 示例：自主交易机器人，AI管理的投资基金，自我维持的数字企业

去中心化自主AI（DeAI系统）：

• 在没有中央控制的情况下跨分布式网络运作

• 通过共识机制做出集体决策

• 在区块链基础设施上存在，具有不可变的逻辑

• 无法被任何单一实体控制或关闭

• 示例：去中心化预测市场，自治DAO，分布式AI网络

关键的见解是，所有这些都是“代理”，它们在不同的自主性水平上运作。随着你在光谱上移动，代理的独立行动和决策能力增强，从而提供更强大的自动化，但是也要求你对AI的决策能力有更多的信任。最新的级别——自主经济代理和去中心化AI——代表了AI系统开始真正独立运作的前沿，可能重塑我们在数字时代对所有权、控制和经济参与的思考。

如何创建AI代理

根据代理在代理光谱中的位置，它的设计和技术复杂性会有所不同。从简单的聊天机器人到去中心化自主系统，每个AI代理结合了一组特定的组件，这些组件决定它拥有多少代理性。

在低端，代理是完全由人类输入指导的反应工具。在高端，它们独立运作，管理资源，并随着时间的推移进行决策，几乎不需要（或没有）人工干预。

以下是每个自主性水平上构建代理的细分：

构建低代理AI：传统AI应用和反应工具

这些代理简单且无状态。它们不会做出超出对直接输入生成响应的决策。

关键组件：

• 预训练的LLM（或任务特定的ML模型）：以无状态、反应模式使用（例如，GPT-4，Claude）
  
  

• 前端界面：供用户交互的网页/应用UI
  
  

• 系统提示：精心制作的指令，塑造模型的响应
  
  

• 无记忆：对过去的交互或正在进行的状态没有意识
  
  

• 无工具使用：仅支持文本输入，文本输出
  
  

• 无计划或决策

技术栈：
LLM API（例如OpenAI）+ 提示 + UI。完全通过API调用运行。

使用案例：
静态聊天机器人，基本问答助手，AI写作工具

构建中级代理AI：工具调用和任务导向代理

这些代理超越简单的静态响应。它们可以选择工具，完成多步骤任务，并保持会话级别的上下文。它们非常适合需要智能助手在多个系统之间进行操作的使用案例。

关键组件：

• LLM核心：解释输入，提供推理，并生成输出
  
  

• 工具集成：与外部服务（如API、数据库、计算器或搜索引擎）连接
  
  

• 协调层（例如LangChain，LlamaIndex）：管理代理如何将工具、记忆和语言输出串联在一起；根据意图路由行动
  
  

• 短期记忆：跟踪当前会话的上下文和先前步骤，以便生成更连贯的响应
  
  

• 状态管理器：监测任务进度、工具输出和当前目标，以确保代理保持在轨道上
  
  

• 有限的自主性：在预定义的约束内执行（没有自我启动的循环或持久目标）

技术栈：
OpenAI或Anthropic LLM + LangChain / LlamaIndex用于协调 + 向量数据库（例如，Pinecone，Weaviate） + 工具API

使用案例：
AI副驾驶，背景研究助手，工作流助手，多工具支持机器人

构建高级代理AI：自主多步骤代理

这些代理可以随着时间追求目标，根据反馈调整策略，并在几乎没有用户输入的情况下处理复杂的多步骤任务。

关键组件：

• LLM核心 + 规划者：LLM解释目标；规划模块将其分解为可操作的子任务（例如，使用ReAct、思维树或规划API）。
  
  

• 自主循环执行者：执行计划 → 行动 → 评估的迭代周期，直到成功或终止
  
  

• 工具集成：扩展工具集，包括网页浏览器、代码解释器、向量搜索和API连接
  
  

• 长期记忆：跨会话存储任务历史、学习的行为和战略调整
  
  

• 状态与反馈管理器：跟踪已完成的任务，解释工具响应，并相应地调整工作流程
  
  

• 安全与保护措施：硬编码或学习的约束以防止不当行为或无尽循环

技术栈：

• 协调：LangGraph（用于基于图的状态跟踪），AutoGen（多代理协调），CrewAI（结构化任务团队）
  
  

• 记忆：向量数据库（例如，Chroma，Weaviate），JSON存储或自定义记忆模块
  
  

• 执行环境：本地运行时，云工作者或沙箱环境（例如，Docker + 异步任务队列）

使用案例：

• 完全自主研究代理
  
  

• 可以调试和测试自身输出的代码生成机器人
  
  

• 复杂的工作流管理器
  
  

• 自我改进的知识工作者

构建自主经济代理：财务独立AI

这些代理在财务环境中独立运作。它们控制链上钱包，与智能合约交互，并根据编码的逻辑或学习的策略分配资本。

关键组件：

• LLM核心 + 经济规划者：解释市场上下文或目标并决定如何行动。由于没有现成的“经济逻辑”库，因此大多数团队编写自定义策略代码或微调特定的奖励模型。
  
  

• 加密钱包访问：与链上身份绑定；允许代理发送/接收资金和签署交易
  
  

• 智能合约交互：可以调用、触发或查询各种链上的合约，如以太坊、Solana或BNB链
  
  

• 资源分配器：管理支出（例如，气体费用、投资组合多样化、再平衡）
  
  

• 经济目标函数：编码的策略或效用最大化的行为（例如，利润、总锁仓价值增长、成本最小化）
  
  

• 安全与防护措施：速率限制、手动覆盖开关和支出限制，以防止失控的财务行为

技术栈：

• 钱包SDK：Safe、ethers.js或web3.py用于保管和签名
  
  

• DeFi集成：Uniswap SDK、Aave API、Gnosis支付模块
  
  

• LLM + 规划者：LangChain + 经济逻辑模块或代理包装器
  
  

• 监控：警报工具或AI保护（例如，GuardrailsAI、Helm、PromptLayer等）

使用案例：

• 具有主动投资组合管理的自主交易代理
  
  

• 跨多个DeFi协议的收益优化代理
  
  

• DAO或LLM即服务系统的财政管理者
  
  

• 能够独立启动和管理微服务的营收生成机器人

构建去中心化自主AI（DeAI系统）

这些是最先进的AI代理——设计为在去中心化基础设施上自主且持久地运作，并且没有任何单一方控制其行为、数据或计算。DeAI系统结合了AI模型（通常是大型语言模型）、链上逻辑、分布式计算和社区治理，以创建能够独立行动并根据集体决策演变的代理。

关键组件：

• LLM或AI模型核心：代理背后的推理引擎。虽然今天大多数模型推理发生在链下，但DeAI系统旨在使用以下方法去中心化这一层：
  
  

  • 基于TEE的推理：模型在可信寄存器中运行（例如，Intel SGX），并向区块链发布可验证的认证
    
    

  • 去中心化计算网络：工作在Bittensor、Gensyn或Akash等网络中分配
    
    

  • zkML（零知识机器学习）：一种快速发展的方法，用于证明链上特定模型产生特定输出，同时不揭示专有数据
    
    

  • 用于模型存储的IPFS或Arweave：确保模型版本的透明性和可审计性
    
    
    

• 链上执行逻辑：所有管理代理行为、权限和激励流的规则都写在智能合约中。这些合约可以自主管理国库资金，触发工作流程，并与其他代理或去中心化应用交互。
  
  

• 分布式托管：代理在去中心化存储、计算和区块链网络（如Sahara Blockchain、Filecoin、Arweave、Akash）上运作，减少对任何单点故障的依赖。
  
  

• 治理层：升级、行为变化或模型更换由代币治理的DAO、质押社区或混合治理模型决定——确保没有单一实体能够单方面改变代理的逻辑。
  
  

• 声誉与激励：贡献者（例如，数据验证者、推理节点）根据表现和参与赚取代币，且对不当行为有削减或移除机制。
  
  

• 经设计的自主性：这些代理旨在运行、演变和做出决策，无需直接的人类监督。通过可编程治理和资源访问，它们可以长期持续和适应——甚至生存超过其创造者。

技术栈：

• 模型层：开放权重或DAO治理的LLM + zkML或TEE安全推理
  
  

• 区块链：Sahara AI，以太坊/L2，EVM链等
  
  

• 存储：IPFS，Arweave，Lighthouse
  
  

• 治理：DAO框架（快照、表决、星座）
  
  

• 安全/隐私：TEE，零知识证明，基于MPC的访问控制
  
  

• 执行环境：链上代理合约+具有可验证输出的链下计算网络

使用案例：

• 去中心化预测市场和研究代理
  
  

• 具有可证明、可验证输出的社区拥有的AI模型
  
  

• 管理协作计算和资本分配的链上代理
  
  

• 能够独立于公司或政府运作的自我治理自主服务

与今天大多数AI系统不同，DeAI代理不依赖于单一公司来托管模型、定义行为或控制资金。相反，它们由智能合约和社区治理，模型输出通过安全、去中心化的方法越来越多地得到验证。虽然去中心化推理仍在发展中，但基础设施正在迅速演变。结果是：没有人可以关闭、修改或审查的代理，它们能够自主协调、演变和行动。

构建您自己的AI代理

随着您在代理光谱上向下移动，构建的复杂性也随着增加。虽然简单代理现在可以通过无代码工具创建，但构建高度自主、多步骤或经济独立的代理仍然需要专业知识、基础设施和仔细的协调。这些代理通常是定制的，具有自定义逻辑、工具链、记忆系统和执行环境。

这正是Sahara AI的用武之地。

无论您是在开始自己的旅程，还是在构建高级系统，我们都提供匹配您需求的工具和支持：

• 对于企业：我们提供了一手支持和基础设施，用于构建量身定制的自主代理，符合贵组织的工作流程和数据环境。
  
  

• 对于AI开发者和对AI感兴趣的用户：我们的低代码和无代码代理构建器使创建和部署简单代理变得简单，无需机器学习团队。而我们的AI市场让您可以获得高质量、经过验证的数据集，以增强您代理的能力，无论您是在训练、微调还是从头开始构建。

代理创建并不是一刀切的。您想要的自主性和智能越多，所需的基础设施越多，但得益于现代工具和平台，入门的门槛从未如此之低。

联系我们，了解更多关于我们定制代理的信息以满足您的企业需求，或查看我们的AI开发者平台。