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LLM 代理是人工智能代理的一个子集，它使用大型语言模型来完成基于语言的任务。
广义的人工智能代理包括非语言应用（内容推荐系统、图像识别、机器人控制等），而LLM 代理则是典型的对话式人工智能软件。
LLM 代理是什么？
LLM 代理是人工智能驱动的工具，使用大型语言模型来解释语言、进行对话和执行任务。
这些代理基于在大量文本数据基础上训练出来的复杂算法，使它们能够以模仿人类交流的方式理解和生成语言。
LLM 代理可以集成到人工智能代理、人工智能聊天机器人、虚拟助理、内容生成软件和其他应用工具中。
LLM 代理如何工作？
LLM 代理将LLM 的强大功能与检索、推理、记忆和工具使用结合起来，自主完成任务。让我们来分析一下这些组件各自的作用。
结合这些功能，LLM 代理可以完全自主地执行复杂的多步骤工作流程。
例如
- B2B销售代理 可以检索潜在客户的 CRM 数据，分析交易进展情况，记住过去与潜在客户的互动，以便个性化跟进，并使用电子邮件和日历 API 发送和安排。
- IT 代理会检索系统日志以诊断错误，分析故障排除步骤以制定最佳策略，记住在以前的用户问题中起作用的方法，并执行脚本以重启服务或创建票据。
LLM 代理的特点
LLM 代理有四个主要特点：
语言模式
语言模型通常被视为LLM 代理的 "大脑"。它的质量和规模直接影响LLM agent 的性能。
这是一种在庞大的文本数据集上训练出来的复杂算法，使其能够理解上下文、识别模式并生成连贯且与上下文相关的回复。
- 识别和学习语言模式
- 获得一定程度的情境感知能力（得益于其庞大的培训数据）
- 适应不同领域，处理广泛的主题
语言模型决定了回复的深度、准确性和相关性，这构成了代理语言能力的基础。
内存
记忆指的是跨会话保留过去交互信息的能力，如事实、用户偏好或主题。
这能增强代理对上下文的理解，并使对话更具连续性和相关性。
在某些设置中，记忆功能允许代理长期保留信息。这支持长期互动，即代理从重复的用户行为或偏好中 "学习"--不过这通常会受到隐私和相关性方面的限制。
工具使用
其工具的使用将LLM 特工从对话转为行动。
LLM 代理可与外部应用程序、数据库或应用程序接口集成，以执行特定功能。
这意味着它们可以获取实时信息、执行外部操作或访问专业数据库，从而使其具备提供实时信息的能力。这包括
- 调用应用程序接口
- 调入实时数据，如天气更新或股票价格
- 安排会议或约会
- 查询数据库，如产品目录或人力资源政策文件
工具的使用使LLM 代理从一个被动的、以知识为基础的系统转变为一个能够与其他系统接口的主动参与者。
规划
规划是LLM 代理人将复杂任务分解为一系列可管理步骤的能力。
LLM 代理人可以在有反馈或无反馈的情况下制定计划。区别是什么？
- 没有反馈的规划意味着LLM 代理将根据其最初的理解制定计划。这种方法更快、更简单，但缺乏适应性。
- 带反馈的规划意味着LLM 代理可以根据环境的输入不断完善自己的计划。这种方法比较复杂，但灵活性要高得多，而且随着时间的推移还能提高性能。
通过规划，LLM 代理可以创建逻辑流程，逐步实现解决方案，从而更有效地处理复杂的请求。
LLM 代理类型
创意代理商
这些代理能够生成艺术品、音乐或写作等原创性和创造性内容，他们利用LLMs 了解人类的喜好和艺术风格，从而制作出能引起受众共鸣的内容。
例如： 内容生成工具和图像生成工具（如Dall-E)
协作代理
这些代理与人类一起完成共同的目标或任务，促进团队成员之间或人类与机器之间的沟通、协调与合作。
LLMs 可通过协助决策、生成报告或提供见解来支持协作代理。
举例说明： 大多数企业人工智能代理和项目管理聊天机器人
企业用例
在涉及处理和响应自然语言的领域，如回答问题、提供指导、自动化工作流程和分析文本等，企业可从LLM 代理中获益。
企业通常使用LLM 代理进行营销、数据分析、合规、法律援助、医疗保健支持、财务任务和教育。
以下是LLM 代理最常用的 3 个案例：
销售和销售线索生成
在销售领域，LLM 代理可用于人工智能销售线索的生成--他们甚至可以通过与潜在客户对话、评估需求和收集有价值的信息来对销售线索进行事后鉴定。
它们还可以自动进行后续互动，根据客户的兴趣发送个性化推荐或产品信息。
另请参见：如何将人工智能用于销售
内部支持：人力资源和信息技术
在内部支持方面，LLM 代理通过处理员工的常见咨询来简化人力资源和 IT 流程。在人力资源部门，他们会回答有关福利、休假政策和薪资等主题的问题；在 IT 部门，他们会为基本技术问题提供故障排除，或自动执行账户设置等常规任务。
这样，人力资源和 IT 团队就可以专注于更复杂的职责，而不是重复性的繁忙工作。
另请参见：最佳人力资源人工智能代理
如何建立LLM 代理
选择人工智能平台
最佳人工智能平台完全取决于您的目标和需求。
考虑定制选项、集成能力、易用性和支持等因素，选择符合您要求的平台。
该平台应
- 支持您所需的用例
- 提供您首选的LLMs
- 提供集成能力
配置LLM
根据平台的选项，可以选择一个预建的LLM ，或者在必要时针对专门任务对模型进行微调。
许多平台都提供预先训练好的内置语言模型，可以随时使用。
如果您对定制LLM 的用法感兴趣，请阅读我们的增长工程师为您的人工智能项目选择定制LLM 选项的文章，Patrick Hamelin 。
整合工具
大多数平台都提供外部工具集成选项。连接您的代理需要访问的任何 API、数据库或资源，如 CRM 数据或实时信息。
测试和改进
使用平台的内置测试工具对代理进行全面测试。根据测试结果调整参数、提示措辞和工作流程，确保代理在实际场景中表现良好。
部署和监控
在部署后，使用平台的监控工具跟踪代理的互动和性能。
利用平台提供的任何反馈机制，根据需要收集见解并完善设置。
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