智能体（Agent）是一种自主系统，它可以通过感知环境并采取行动来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、反思和完善、记忆以及工具使用。
设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤：
定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。此外，LLM 支持的自主 Agent 系统中的 Agents 还具有以下特点：
规划：Agents 将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务。 反思和完善：Agents 可以对过去的行为进行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，从而提高最终结果的质量。 记忆：短期记忆用于所有的上下文学习；长期记忆为 Agents 提供了长时间保留和回忆信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 工具使用：Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。总之，智能体是一种能够自主感知、决策和行动的系统，它可以通过学习和优化不断提高自己的性能和能力。
