大模型Agent的核心还是prompt？

先说结论，大模型Agent的核心不仅仅是prompt，但prompt确实是目前实现Agent的重要手段之一。要理解这一点，我们先得澄清什么是AI Agent。

作为一个智能体，AI Agent应当具备理解周围环境、做出决策和采取行动的能力。与传统AI依赖用户输入的Prompt与大模型交互不同，AI Agent融合了规划、记忆和工具使用等关键功能，在操作时不需要逐步的提示，我们只需设定一个目标，它就能够自主地进行思考和利用各种工具来分步实现。听起来很强大是不是，那么目前AI Agent的发展状况到底如何？有哪些技术挑战？它又将为未来带来哪些新的可能性？我们一起来看一看。

AI Agent的核心要素

目前业界普遍认为，AI Agent技术包括四大核心部分：

1. 角色定义模块。Agent在此阶段需要和人类一样，对任务执行中的背景资料和具体要求保持关注，这一环节实质上是构建角色定位的数据集合。
2. 记忆模块。其功能是信息的存储与检索，分为短期记忆和长期记忆两种形式。短期记忆基本上等同于模型处理的即时上下文，长期记忆则通常来源于外部存储如向量数据库。
3. 规划模块。它仿照人类处理问题时将复杂问题拆分为多个小问题并逐一击破的策略，将复杂任务细化为更易于管理和解决的小任务或小目标。
4. 执行模块。它关乎AI Agent与其所处环境的直接互动。这可能涉及到使用应用程序接口、激活其他功能模块或实施具体操作，具体执行方式将依据任务的具体需求而定。简单来说，AI Agent要学会使用工具。

以上模块中都要用到Prompt。好的Prompt在引导和优化大模型输出方面有着积极的作用，例如，一个清晰明确的Prompt可以显著提升大模型