Agent的进化之路：超越传统Action模块！

在构建基于LLM的Agent时候，Action模块同样扮演着至关重要的角色。这个模块负责将智能体的决策转化为具体的行动，直接与环境进行互动。它受到角色设定、记忆和planning模块的影响，可以说是智能体与外界交互的最前线。

Action模块的核心在于确定行动目标、行动产生、行动空间和行动影响。

1. 行动目标指导智能体要达成什么样的结果，比如完成任务、进行交流或者探索环境。

2. 行动产生策略决定了智能体如何根据当前任务和记忆中提取的信息来触发行动。这可以是通过记忆回忆来直接产生行动，也可以是根据预先制定的计划来执行。

3. 行动空间定义了智能体可以执行的所有可能行动。这通常分为两类：

• 利用外部工具和依赖LLM的内部知识。外部工具可能包括APIs、数据库、知识库和其他专业系统，它们帮助智能体执行需要专业知识的任务。
• 内部知识则依赖于LLM本身，比如规划能力、对话能力和对人类常识的理解。

• 行动影响关注的是行动带来的后果。这可能包括改变环境状态、更新智能体自身的状态或者触发新的行动。比如说，智能体在完成任务的过程中可能会移动位置、收集物品或建造结构，这些都直接影响了环境。同时，行动也可能改变智能体的内部状态，像更新记忆或形成新计划。此外，一个行动可能会触发一系列新的行动，形成行动的连锁反应。

一个好的Action模块，智能体能够更加合理、有效地与环境互动，展现出接近人类决策和行为模式的能力。