Harrison Chase：独创 AI 智能体「认知架构」，定制+极简加减法双驱动

主要观点总结

本文讨论了智能体的认知架构、发展和用户界面设计等方面的话题。作者提到了定制化的认知架构在提高智能体性能方面的作用，以及如何从交互中学习以提高用户体验。他还提到了智能体管理方面的问题，以及如何通过产品提高智能体的可控性和可观察性。文章还涉及智能体在客户支持、编码等领域的应用，并讨论了未来的发展方向，包括自动化、智能化对软件开发人员和社会的影响等话题。

关键观点总结

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做定制化的认知架构，卖最好喝的“啤酒”。 作者丨刘洁 编辑丨岑峰 七月初，OpenAI 一篇博文让AI智能体的热潮席卷全球，业界对 AI 智能体的兴趣达到了一个新的高度。 智能体被视为大模型之后的又一热点。如在 AI 科技评论之前“具身智能十人谈”栏目对联想 CTO 芮勇的专访中，芮勇就认为， AI 发展的三部曲是从小模型到大模型，再到智能体 。 这也是联想很早就关注到了 OpenAI，并快速跟进智能体研究的原因。 首先要搞明白一个问题：AI 智能体和我们熟悉的 AI 助手到底有什么不同？ 表面上看，它们似乎都是帮助我们完成任务的工具。可 LangChain 的创始人 Harrison Chase 告诉我们，差别其实非常大。 AI 智能体指的是一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的自主实体。通俗地说，就是一个具备 AI 能力的主体，可以是硬件也可以是软件，但一般 ………………………………