正文内容
2023年12月25日，昆仑万维AI Agents开发平台「天工SkyAgents」Beta版正式开放测试，用户可在https://model-platform.tiangong.cn/立即体验。
昆仑万维「天工SkyAgents」AI Agents（智能体）开发平台，基于昆仑万维「天工大模型」打造，具备从感知到决策，从决策到执行的自主学习和独立思考能力。用户可以通过自然语言构建自己的单个或多个“私人助理”，并能将不同任务模块化，通过操作系统模块的方式，实现执行包括问题预设、指定回复、知识库创建与检索、意图识别、文本提取、http请求等任务。
什么是AI Agents？
Agent一般译为“智能体”或“代理”，其概念最早由麻省理工学院人工智能实验室（MIT AI Lab）创始人之一Marvin Minsky在其1986年出版的《思维的社会》一书中提出。它由社会与社会行为概念被引入计算系统内，指的是在某一环境下，能持续自主地发挥作用的计算实体。
AI Agents指的则是由人工智能技术驱动，能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。
AI Agents并不是一个新兴的概念，自人工智能技术学科建立以来，就陆续有围绕AI Agents的研究出现。2012年深度神经网络浪潮兴起后，有一支以强化学习训练AI Agents的学术派系诞生，轰动全球的围棋机器人AlphaGo可以看作是这一流派的研究成果。不过，此类AI Agents更适合对抗性游戏场景，在真实世界中较难落地。
然而，大模型的出现改变了这一切。
2023年，随着大模型技术在自然语言理解、工程能力、数据能力、存储能力等领域的突破，大量对话交互类“GPT”涌现，以大模型技术驱动的AI Agents在通用性、实用性、可落地性等都得到了飞速发展，在全球掀起了又一阵AI Agents热潮。
传统大模型应用大多基于Prompt（用户提示词）实现，Prompt的质量将直接影响大模型的回答效果，缺乏提示词工程能力的普通用户难以将大模型的真正能力发挥到极致。而AI Agents只需要用户给定工作目标，就可以通过独立思考、调用工具去逐步完成任务，极大降低大模型技术应用门槛。
AI Agents三大核心模块：大脑、感知、执行
根据复旦大学论文《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》，AI Agents可以划分为大脑（Brain），感知（Perception）、执行（Action）三大模块化能力。
