本文是關于 AI 智能體的工作原理，我用了一個很形象的比喻——把 AI 智能體比作一個五層蛋糕，每一層都有特定的功能，信息在這些層之間流動，就像一個組織良好的協作團隊一樣。

下文我們詳細剖析之。

一、AI 智能體的5層技術架構剖析

想象一下，AI 智能體就像一個五層蛋糕，每一層都有特定的工作。信息在這幾層之間上下流動，就像在繁忙的辦公樓里傳遞消息一樣。

1、第一層：用戶界面--你的前門

這是你和 AI 智能體相遇的地方，就像酒店的前臺。當你在手機上打開騰訊元寶應用，或者對玄姐說話時，你就是在和這一層互動。

現實例子：當你問“有什么好的早餐食譜嗎？”時，你可以在這個聊天框中輸入文字，上傳你手頭的食材圖片，甚至直接說出問題。界面層會捕捉到你的請求，并將其傳遞到系統更深層。

界面層包括三個主要部分：

• 聊天界面：你可以輸入問題或命令的文本框。
• 文件上傳區域：你可以分享文檔、圖片或其他文件的地方。
• 可視化工具：AI 智能體用來幫助解釋事情的圖表、圖形或圖片。

2、第二層：協調層--經理

這一層的工作就像餐廳經理，他接收你的點餐請求，并決定讓哪些廚師來處理你點餐的不同部分。

現實例子：當你問“幫我規劃一個為期兩周的泰國之旅，并創建一個預算電子表格”時，協調層會把這個任務分解成更小的部分：

• 研究泰國的旅游目的地
• 創建行程表
• 構建預算電子表格
• 以可讀的格式呈現所有內容

這一層包含三個重要的組成部分：

• 任務管理：將你的大請求分解成更小、更易管理的部分。
• AI 智能體評估：持續檢查 AI 的工作是否符合質量標準。
• 工作流管理器：確定完成任務的正確順序。

3、第三層：AI 智能體核心系統--思考部門

這就是“思考”發生的地方，就像 AI 智能體的大腦。它類似于公司中處理專業工作的不同部門。

現實例子：當你對 AI 智能體說“當我靠近雜貨店時，提醒我買牛奶”時，會發生幾個思考過程：

• 記憶系統會記住你的請求。
• 規劃模塊會想出如何監控你的位置。
• 推理引擎會將“靠近雜貨店”與特定位置聯系起來。
• 工具選擇會選擇使用你手機的位置服務和通知系統。

這一層包含四個關鍵組成部分：

• 記憶系統：記住你對話中的重要信息。
• 規劃模塊：創建解決問題的逐步計劃。
• 推理引擎：應用邏輯思維來理解復雜的請求。
• 工具選擇：選擇完成特定任務的正確工具。

4、第四層：工具集成層--工作坊

這一層將 AI 智能體連接到外部的有用工具和信息源--就像一個充滿專業設備的工作坊。

現實例子：當你問 Siri“今天的天氣怎么樣，我需要帶傘嗎？”時，Siri 需要：

• 檢查天氣 API 以獲取本地天氣預報數據。
• 搜索數據庫以了解哪種天氣條件通常需要傘。
• 執行簡單邏輯（如果下雨概率 > 30%，建議帶傘）。

這一層包括五個主要工具：

• API：連接到其他數字服務（如天氣服務、新聞網站等）。
• 數據庫：AI 智能體可以搜索的有組織的信息集合。
• 網絡工具：在線查找信息的能力。
• 搜索能力：快速定位特定信息的方法。
• 代碼執行：運行計算機代碼以解決問題或創建東西。

5、第五層：基礎模型--基石

在所有這一切的底部是基礎--巨大的 AI 大模型，它們理解語言并生成回應。這就像建筑的基礎，支撐著上面的一切。

現實例子：當你問“給一個 10 歲的孩子解釋量子計算”時，基礎模型會理解：

• 量子計算是什么。
• 一個 10 歲的孩子可能理解什么。
• 如何簡化復雜的想法。
• 如何生成一個合適的解釋。

這些基礎模型包括：

• 大型語言模型（LLM）：如 GPT-5 或 Claude，它們理解并生成文本。
• 多模態模型：可以同時處理圖像、音頻和文本。

二、信息如何在 AI 智能體中流動

讓我們通過一個完整的例子來看看所有這些層是如何協同工作的：

你的請求：“為我女兒下周六下午 2 點在水上公園舉行的 10 歲生日派對創建一個生日邀請函。包括一個卡通美人魚的圖片?！?/p>

1. 用戶界面層：通過聊天界面接收你的文本請求。
2. 協調層：將任務分解為：

• 生成生日邀請函文本。
• 創建或找到一個卡通美人魚的圖片。
• 將所有內容格式化為邀請函設計。
• 確保包含所有派對細節。

3. AI 智能體核心系統：激活：

• 記憶系統回憶邀請函的格式。
• 規劃模塊創建一個序列：草擬文本 → 創建圖片 → 組合成邀請函。
• 推理引擎理解 10 歲孩子的派對應該使用有趣、適合兒童的語言。
• 工具選擇選擇文本生成器和圖片創建器。

4. 工具集成層：連接到：

• 邀請函模板數據庫。
• 卡通美人魚圖片生成工具。
• 設計工具以創建最終的邀請函。

5. 基礎模型：提供：

• 理解生日邀請函包含的內容。
• 生成適當的文本的能力。
• 知道美人魚看起來像什么。
• 將這些元素適當組合的能力。

信息在兩個方向流動：

• 向上：基礎層的原始數據和能力向上流動。
• 向下：從你的請求向下流動的控制和指令。

三、AI 智能體的5層技術架構應用落地

示例 1：購物助手

當你問亞馬遜的 Alexa“再訂購一些狗糧，和上次一樣的”時，會發生以下情況：

• 界面層：捕捉你的語音指令。
• 協調層：識別這是一個重新訂購的任務。
• 核心系統：記憶系統回憶你上次購買的狗糧。
• 工具集成：連接到亞馬遜的訂購系統。
• 基礎模型：理解你再次購買相同產品的意圖。

示例 2：旅行規劃

當你問“幫我規劃一個周末去芝加哥的旅行，預算 500 美元”時，流程如下：

• 界面層：接收你的文本請求。
• 協調層：創建住宿、活動、交通和餐飲的子任務。
• 核心系統：

     a.記憶系統回憶典型的旅行成本。

     b.規劃模塊創建一個 3 天的行程。

     c.推理引擎在不同費用之間平衡預算。

     d.工具選擇選擇旅行搜索工具。

• 工具集成：連接到酒店數據庫、景點信息和交通選項。
• 基礎模型：理解旅行概念、預算和如何呈現推薦。

示例 3：編程助手

當程序員問 GitHub Copilot“編寫一個按購買日期對客戶對象列表進行排序的函數”時，系統會：

• 界面層：在代碼編輯器中捕捉文本請求。
• 協調層：識別這是一個排序的代碼生成任務。
• 核心系統：

       a.記憶系統回憶排序的編程模式。

       b.規劃模塊結構化方法。

       c.推理引擎確定按日期排序的邏輯步驟。

       d.工具選擇選擇代碼生成能力。

• 工具集成：訪問編程語言語法和最佳實踐。
• 基礎模型：生成正確格式化的代碼，按日期對對象進行排序。

出錯時：了解 AI 的局限性

這種分層架構也有助于解釋為什么 AI 智能體有時會犯錯：

示例 1：幻覺

當 AI 自信地聲稱一些錯誤的事情，比如“亞伯拉罕·林肯發明了電話”時，通常是因為：

• 基礎模型生成了錯誤的信息。
• 推理引擎沒有進行事實核查。
• 評估系統沒有發現錯誤。

示例 2：工具使用失敗

當你問“我所在城市的當前溫度是多少？”時，得到的是一個通用回答而不是實際的天氣數據，可能是因為：

• 工具選擇可能沒有識別出這是一個天氣查詢。
• 天氣服務的 API 連接可能沒有工作。
• 協調層可能將此歸類為一個通用問題，而不是一個工具使用任務。

示例 3：上下文混淆

當你進行長時間對話時，AI 智能體突然忘記了你們正在討論的內容，可能是因為：

• 記憶系統容量有限。
• 重要的上下文可能被丟棄了。
• 協調層未能保持主題連貫性。

未來：AI 智能體如何演變

隨著技術的進步，AI 智能體在以下幾個方面變得更好：

• 更好的記憶：未來的 AI 智能體將記住更多你對話中的內容，就像一個好朋友會記住你的偏好和過去的討論一樣。
• 更好的推理：它們將能夠解決更復雜的問題，就像一個經驗豐富的專業人士能夠應對他們領域的困難挑戰一樣。
• 更多的工具：它們將連接到更多的服務和數據庫，就像擁有一個更大的工作坊，有更多的專業設備一樣。
• 更順暢的協調：各層將更加無縫地協同工作，就像一個訓練有素的運動隊，每個人都知道自己的角色一樣。
• 更多的個性化：它們將更好地適應你的特定需求和溝通風格，就像一個隨著時間了解你偏好的個人助理一樣。

為什么這對普通用戶很重要

了解 AI 智能體的工作原理在幾個實際方面都很有幫助：

• 更好的請求：了解各層可以幫助你提出 AI 智能體更能有效處理的請求。
• 現實的期望：了解局限性可以幫助你了解 AI 能夠可靠地做什么和不能做什么。
• 故障排除：當出現問題時，你可以更好地猜測哪一層可能出了問題。
• 隱私意識：了解信息如何在這些系統中流動，可以幫助你做出明智的決策，決定分享什么。

四、總結

AI 智能體并不是神奇的黑匣子--它們是精心設計的系統，各層協同工作。每一層都貢獻了重要的東西，從理解你的請求到生成有幫助的回應。

隨著這些系統繼續演變，它們將成為我們日常生活中更強大的合作伙伴。但它們在我們了解它們的優勢、局限性以及如何與它們有效溝通時，總是能發揮最好的作用。

下次你和 AI 智能體聊天時，記得信息在這些層之間復雜地流動--這一切都是為了幫助你回答關于明天天氣的簡單問題，或者幫你寫一封你一直拖延的郵件。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐