看到这个图对 AI Agent 的表述比较清晰，特摘过来备忘。

AI Agent 拥有“记忆”，能够去做规划（具体包括了：根据记忆经验进行行动规划、迭代改进），并利用所具备的工具行动。从而能够自主完成给定的目标。

看看这个过程，是有点像我们人类的行为模式。

备注：因为最初看到收录这个图片的文章不是一手信息，所以专门又查了下来源，猜测原始图或许源自  Lilian Weng 的博客文章《LLM Powered Autonomous Agents》-June 23, 2023

• Memory（记忆）：
  • 短期记忆：所有上下文学习都是依赖模型的短期记忆能力进行的
  • 长期记忆：这种设计使得 AI Agents 能够长期保存和调用无限信息的能力，一般通过外部载体存储和快速检索来实现
• Planning（规划）：
  • 子目标和分解：AI Agents 能够将大型任务分解为较小的、可管理的子目标，以便高效的处理复杂任务
  • 反思和细化：Agents 可以对过去的行为进行自我批评和反省，从错误中吸取经验教训，并为接下来的行动进行分析、总结和提炼，这种反思和细化可以帮助 Agents 提高自身的智能和适应性，从而提高最终结果的质量
• Tool use（工具使用）：
  • AI Agents 可以学习如何调用外部 API，以获取模型权重中缺少的额外信息，这些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

另一个图（来源未知），加上了感知（多模态?）：