在之前的文章中曾经提到过，如果把大模型技术与人做对比，那么大模型就是人的大脑，而Agent就是人的四肢+各种工具的集合。大脑可以指挥人的手脚，然后使用工具去完成各种各样的任务或解决各种各样的问题。
虽然大模型本身具有一定的内容生成能力，比如AIGC，这就类似于人类的创造力，人类能够利用自己的大脑去创作音乐，写作，绘画等等；但人类除了能够进行这些艺术创作之外，还可以通过思考去解决更加复杂的问题。
比如通过分解规划把一件特别复杂的事情，梳理成一个一个的小的可执行的步骤；最后一步一步地完成它。
而大模型的目标既然是具备智能，那么具备推理和规划能力就是其必须的一环；但有句老话叫知行合一，只有智慧和规划是远远不够的，还需要有行动力。
而大模型本身是无法直接与外界进行交互的，特别是一些比如环境感知，工具的使用等；那怎么才能让大模型具备这些能力呢？
这时Agent的作用就体现了，所谓的Agent中文翻译过来就是代理的意思；既然大模型本身不具备与外界环境交互的能力，那么就给他增加一个代理，通过这个代理人去与外界进行交互，然后把交互的数据输入给大模型，然后再让大模型根据这些数据做出规划或决策。最后，再指挥Agent去调用各种工具(API)接口去完成任务。
不知道大家看到这张图会不会有一种眼熟的感觉？
所以说，通过上图来看，什么是Agent?
Agent就是大模型与外界交互(包括环境数据交互和工具调用)的一个工具，一个代理对象。大模型离开Agent其功能要大打折扣，而Agent离开了大模型也失去了存在的意义。
当然，上面只是最简单的Agent模型，但Agent的功能远不止如此；比如说怎么把大模型应用到其它领域？比如工业生产？
在传统的工业生产领域，大都靠人力来完成；但随着信息技术和自动化技术的发展，工业生产已经开始走向自动化和控制化；这就为大模型赋能工业生产提供了技术上的可行性。
大模型同样通过Agent的方式来达到与工业设备进行交互的目的，然后通过大模型的自主规划能力，来指挥Agent去操作各种工具完成生产任务或优化生产流程。
通过Agent(代理)的思想，就可以让大模型的触手延伸到各行各业；但由于大模型部分缺陷，比如说没有记忆能力，因此一个完整的Agent必须具备以下能力，如记忆能力，工具调用能力，执行能力和推理规划能力。
而工具调用和执行能力是由API接口来实现的，推理规划能力是由大模型实现的，而记忆能力需要外部存储库，比如向量数据库来实现。
以上环节通过文字描述可能有些人还不是很明白，但下面这种Agent的经典架构图，就足以说明这些问题，而这也是Agent的核心能力；之前一直不是很理解为什么Agent会是这样的架构，而随着对大模型技术理解的加深，慢慢就明白过来了。
当然这个架构图只是Agent的一个构想，具体每个模块应该怎么实现，使用什么样的技术实现，以及有没有更好的方式，就是大家在Agent应用落地过程中所需要面对和解决的问题。
任何天上飞的理念都会有落地的实现，Agent的功能架构如上图所示；但具体到不同的应用场景，可能会有部分变形或优化。
总之，技术没有那么多的条条框框，也没有绝对的为什么和不为什么，怎么能解决问题就怎么做，才是最好的解决方案。
