AI Agent入门指南：智能体核心概念与模块解析
本文是AI智能体专栏的开篇，将以通俗易懂的方式讲解AI智能体的基本定义、与大语言模型的关键区别，以及AI智能体的主要构成模块。本专栏后续会持续更新，逐步深入剖析AI智能体的理论与实践。AI智能体是基于大模型构建的智能系统，能够自主执行各类任务。其核心基础是大语言模型，而自主性是它与传统AI应用的根本区别。成熟的AI智能体具备多维能力，可独立与环境交互并完成任务闭环，主要包括感知、规划、记忆、工具调用、自主行动等核心能力。大语言模型在文本理解、逻辑推理和内容生成方面表现出色，但仅提供基础对话功能，无法独立完
大模型智能体如何破局遗忘？首篇终身学习综述深度解析
你是否构想过这样的画面：今日你教导 AI 助手处理邮件，明日它不仅保有此技能，更能主动掌握安排会议、规划行程的本领——仿佛一个真实的个体正在“成长”。这正是终身学习（Lifelong Learning）所追求的目标。然而，现有的大语言模型（LLM）智能体多被构建为静态系统，缺乏随时间推移适应新挑战的机制。它们“学得迅速、遗忘更快”——这一被称为“灾难性遗忘”的难题，长期困扰着 AI 科研人员。近期，题为《Lifelong Learning of Large Language Model based Age
AI智能体的技术架构解析
在常规技术栈的基础上，AI智能体构建了一套专属的“认知与行动”闭环体系，通常被定义为智能体=大语言模型（大脑）+ 驾驭系统（Harness）。其核心由四大组件构成：感知组件（Perception - 耳目）：传统软件仅能处理特定格式数据（如表单、点击）。AI智能体则借助自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等多模态技术，模仿人类“感知”周遭，解读模糊的语音指令或图像内容。规划组件（Planning - 大脑的运筹）：此为AI智能体的核心。传统软件运行的是预设的if-else逻辑。AI智能体依托LLM执