技术博客

随着Transformer模型的出现，自然语言处理（NLP）领域经历了重大变革。大型语言模型显著提升了文本理解和生成能力，成为现代AI系统的核心。在此基础上，新一代AI Agent正迅速发展，与传统聊天机器人相比，它们具备更强的自主决策和复杂交互能力。文章深入探讨了AI Agent与传统聊天机器人的区别，并分析了如何有效评估其性能和应用潜力。

随着大型语言模型智能体（LLM Agent）从文本生成工具逐步演变为具备自主决策能力、可执行复杂任务的行动者，其安全性问题日益受到关注。AgentAuditor致力于将智能体安全评估器的精确度提升至人类水平，以应对智能体在与环境实时互动过程中可能引发的安全风险。这种技术进步标志着向通用人工智能（AGI）迈进的重要一步，但也对现有安全框架提出了更高要求。如何在推动技术创新的同时，确保智能体的行为可控、可靠，成为亟需解决的核心议题。

本文深入剖析一款广受欢迎的Agent智能体，通过四个步骤教授如何设计具有自主决策能力的Agent。在技术实现中，当某些Action执行后可能会引起页面变化，这种变化会中断当前任务，并需重新生成新的Action以适应变化，确保Agent能持续高效运行。

AI Agent智能代理是一种具备环境感知、自主理解和决策能力的智能系统。它依托于先进的大语言模型技术，能够独立思考并调用所需工具，以实现既定目标。这种智能系统在多个领域展现出巨大的潜力，从自动化任务处理到复杂问题解决，都能提供高效且精准的解决方案。