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2024年
中国AIAgent行业研究：智能体落地千行百业，引领智能化革命的新引擎（摘要版）
目录
AIAgent行业综述
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06
定义及基础架构
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07
人机协同模式差异
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08
特征及分类
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09
发展历程及目标
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10
AIAgent项目及产品盘点（1/3）
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11
AIAgent项目及产品盘点（2/3）
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12
AIAgent项目及产品盘点（3/3）
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13
市场规模
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14
驱动因素
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15
行业生态图谱
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16
平台框架层厂商类型
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17
平台框架层厂商商业模式（1/2）
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18
平台框架层厂商商业模式（2/2）
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19
消费级与企业级应用对比
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20
发展趋势
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21
AIAgent应用分析
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22
行业应用图谱
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23
行业应用发展情况
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24
行业应用项目及产品（1/2）
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25
行业应用项目及产品（2/2）
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26
方法论
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27
法律声明
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28
中国：AIAgent系列6
中国：AIAgent系列
6
Chapter1
AIAgent行业综述
400-072-5588
AIAgent行业综述——定义及基础架构
AI
AIAgent（人工智能体）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AIAgent具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力
AIAgent系统架构
短期记忆 长期记忆 记忆 计算器（） 代码解释器（）
短期记忆
长期记忆
记忆
计算器（）
代码解释器（）
工具 智能体 规划
行动
交互协作
智能体
智能体
更多…
有哪些信誉好的足球投注网站（）
子目标拆解
思维链
自我反思
反射
日历（）
一个基于大模型的AIAgent系统可以拆分为LLM（大模型）、记忆（Memory）、任务
（Planning）以及工具使用（Tool）的集合。在LLM为基础的AIAgent系统中，大模型为AIAgent系统的大脑负责计算，并需要其他组件进行辅助。
规划（Planning）：①对需要更多步骤的复杂任务，AIAgent能够调用LLM通过思维链能力进行任务分解，在AIAgent架构中，任务的分解和规划是基于大模型的能力来实现的，大模型的思维链能力通过提示模型逐步思考，将大型任务分解为较小的、可管理的子目标，以便高效的处理复杂任务；②通过反思和自省框架，AIAgent可以不断提升任务规划能力，AIAgent可以对过去的行为进行自我批评和反省，从错误中吸取经验教训，并对未来的行动进行分析、总结提炼和完善，从而提高最终结果的质量。
记忆（Memory）：①对AIAgent智能体系统的所有输入会成为系统的短期记忆，所有上下文学习都是依赖模型的短期记忆进行的。短期记忆受到有限上下文窗口长度的限制，不同模型的上下文窗口限制不同；②AIAgent在完成目标时，需要查询的外部向量数据库成为系统的长期记忆。长期记忆使得AIAgent能够长期保存和调用无限信息的能力。外部的向量数据库可通过快速检索进行访问。AIAgent主要通过长期记忆完成很多复杂任务，如阅读PDF、知识库等。
工具（Tools）：①AIAgent能够使用外部工具A
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