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人工智能代理
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
AI代理是能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的系统。结合大型语言模型（LLM），AI代理能够使用工具并根据上下文调整行为，从而提高灵活性和实用性。
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关键要点
- AI代理是能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的系统。
- AI代理的核心特征包括感知、推理/决策、行动、目标导向行为和一定程度的自主性。
- 与非代理的对比，计算器和简单脚本不具备感知或自主性，因此不是AI代理。
- 大型语言模型（LLM）为AI代理提供推理和语言理解能力，但单独的LLM不是代理。
- 基于LLM的代理通过额外逻辑将模型包装起来，能够处理输入、执行任务和迭代目标。
- 代理通过集成工具扩展其能力，能够调用外部系统或功能来执行超出其核心能力的任务。
- 代理根据环境、用户需求或反馈调整其行为，表现出适应性。
- 适应机制包括上下文意识、记忆/学习、条件逻辑和反馈循环。
- EHR AI代理能够感知EHR数据、决定摘要内容并自主生成文档。
- AI代理的关键要点包括感知、决策、行动、工具集成和上下文驱动的适应行为。
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