最近几个月，随着大语言模型的持续火爆，利用其构建AI智能体的研究陆续进入人们的视线。AI智能体这个概念也流行开来，不断突破人们的想象力。先是斯坦福大学、谷歌的研究者，他们成功构建了一个「虚拟小镇」，小镇上的居民不再是人，而是25个AI智能体。它们的行为比人类角色的扮演更加真实，甚至举办了一场情人节派对。
随后商汤、清华等机构提出了能够自主学习解决任务的通才AI智能体Ghost in the Minecraft (GITM)，在《我的世界》中比以往所有智能体都有更优秀的表现。同一时间，英伟达开源的VOYAGER，也给AI圈带来了「小小的」的震撼。作为一个大模型驱动、可以终身学习的游戏智能体，VOYAGER在《我的世界》中玩出了高水平。
这些AI智能体的先后涌现，甚至让人认为是未来通用人工智能（AGI）的雏形。
很多AI领域的大佬和科技巨头对AI智能体的发展产生了极大兴趣并寄予了厚望。特斯拉前AI总监、今年年初回归OpenAI的Andrej Karpathy在一次开发者活动上透露，每当有新的AI智能体论文出现时，OpenAI内部就会非常感兴趣，并认真地进行讨论。那么不禁要问，AI智能体到底有哪些组成部分呢？
它的神奇之处又具体表现在哪些方面呢？近日，OpenAI安全系统（Safety Systems）负责人Lilian Weng写了一篇关于AI智能体的博客。她认为AI智能体的核心驱动力是大语言模型，规划（Planning）、记忆（Memory）和工具使用（Tool Use）是实现它的三个关键组件。
Lilian Weng于2018年加入OpenAI，在GPT-4项目中主要参与预训练、强化学习&对齐、模型安全等方面的工作。Lilian Weng对每个组件展开详细剖析，并提供了一些案例研究，比如科学发现智能体、生成式智能体模拟和概念验证示例。对于AI智能体未来将面临哪些挑战，她也给出了自己的观点。
智能体系统的概念在大语言模型（LLM）赋能的自主智能体系统中，LLM充当了智能体的大脑，其三个关键组件分别如下：首先是规划，它又分为以下内容：子目标和分解。智能体将大型任务分解为更小、可管理的子目标，从而高效处理复杂的任务；反思和完善：智能体可以对过去的行为展开自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，提高最终结果的质量。
其次是记忆，分为了短期记忆和长期记忆：短期记忆：作者认为所有的上下文学习（参见提示工程）都是利用模型的短期记忆来学习。长期记忆：为智能体提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常利用外部向量存储和快速检索实现。最后是工具使用：智能体学习调用外部API来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。