以下是一些关于 Agent 的优秀案例和相关知识：
优秀的 Agent 构建平台：
Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具以拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据自身需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。智能体的类型：
简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器输入直接打开或关闭加热器。 基于模型的智能体（Model-based Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来状态变化并据此采取行动。例如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境模型。 目标导向型智能体（Goal-based Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统，有明确目的地并计划路线以避免障碍。 效用型智能体（Utility-based Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优交易策略。 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。关于 Agent 的定义： Agent 是执行特定任务的 AI 实体，是一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 中的使用方式不同，Agent 拥有复杂工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。
最有名的案例：斯坦福 25 人小镇。
相关参考文章：
https://logankilpatrick.medium.com/what-are-gpt-agents-a-deep-dive-into-the-ai-interface-of-the-future-3c376dcb0824 https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/