AI 前沿精选 #00: 智能体的五个级别
发布于 2025年3月31日
AI 智能体的五个级别
AI Agent 不仅能生成文本，还能做出决策、调用功能，甚至运行自主工作流。该图示阐释 AI Agent 能力的五个级别——从简单响应者到完全自主的智能体。
一级：Basic responder
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人类主导整个流程。
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大语言模型只是一个通用应答器，接收输入并生成输出。它对程序流程几乎没有控制权。
二级：Router pattern
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人类定义流程中存在的路径/功能。
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大语言模型对可选择的函数或路径做出基本决策。
三级：Tool calling
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人类定义了一组工具供大语言模型（LLM）调用以完成任务。
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大语言模型自主决定工具的使用时机及执行参数。
四级：Multi-agent pattern
管理者 Agent 负责协调多个子 Agent ，并通过迭代方式决定后续步骤。
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人类负责设定 Agent 间的层级结构、角色分工及工具配置等。
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大语言模型掌控执行流程，决定下一步操作。
五级：Autonomous pattern
内容和图片来自：Daily Dose of Data Science
最先进的模式，即大型语言模型（LLM）能够独立生成并执行新代码，实质上扮演着独立AI开发者的角色。
从头开始构建大型语言模型
作者讲述了从头开始构建 LLM 的历程，分享了关于分词、训练以及掌握人工智能基础学习过程中的关键见解。
Model Context Protocol（模型上下文协议）
Model Context Protocol（简称 MCP）是一种开放协议，它标准化了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。
MCP 帮助您在大型语言模型（LLMs）之上构建代理和复杂的工作流程。LLMs 经常需要与数据和工具集成，而 MCP 提供了以下功能：
- 一系列不断增长的内置集成，您的 LLM 可以直接接入
- 在不同 LLM 提供商和供应商之间灵活切换的能力
- 在您的基础架构中保护数据的最佳实践
当然 MCP 并没有那么方便的使用，这里有一个对 MCP 的吐槽 还有我写的 MCP 入门文章 初识 MCP：连接 AI 的标准协议
如何使用LLMs来帮助我编写代码
使用AI协助开发代码并没有想象中的那么简单，这是 Simon Willison 大佬总结的经验分享。
破解 Vibe code
最近有一个词非常火：Vibe code。就是依赖 AI 的编程，程序员变成了指导、测试、改进 AI 生成的代码。
但是全部依赖 AI 开发，会带来额外的技术债务。这篇文章带来了 Vibe Code 时代应该具备的心智模型。
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- 深入教程 LLMs与RAGs 详解
- 现实世界中的 AI 代理应用
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