在三月份英偉達的新品發布會上，黃仁勛反復提及一個詞匯— Generalist Embodied Agent，意為“通用具身智能體”，給觀眾留下了深刻的印象。其實具身智能指的是不同形態的擁有主動感知交互能力的機器人。其實，業界對它還有一個更為熟悉的名稱即AI Agent，也稱為智能體，是具身智能的核心概念。

大模型發展行至中途，AI Agent（智能體）相繼成為各大科技巨頭布局的新風口。如果說AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）是人工智能的終局，那么AI agent則是它的必經之路。

Agent概念脫胎于一個古希臘哲學寓言，它描述了一種擁有欲望、信念、意圖以及能夠采取行動能力的實體，隨著計算機技術的興起與快速發展，加上人們對人工智能技術的期望，Agent的概念逐漸被引入到人工智能領域里。

AI Agent是指能夠感知環境、進行推理和決策，并通過物理或虛擬的方式與環境進行交互的智能體。與傳統的AI不同的是，Al Agent具備通過獨立思考、調用工具去逐步完成給定目標的能力。在有LLM作為其大腦之后，Agent更是具備了對通用問題的自動化處理能力。簡單說來，AI Agent是我們在科幻電影里經常出現并看到的能夠感知環境、進行決策和執行動作的智能體，如自動駕駛、機器人、機械狗、智能家居等等。

Agents = LLM +規劃技能+記憶 + 工具使用，即AI Agent的構建主要包括四個部分：大模型、規劃、記憶和工具使用。本質上Agents是一個LLM的編排與執行系統，如下圖所示：

它的四大組成部分中：

大模型：作為AI Agent的“大腦”，它提供推理、規劃等能力。

規劃：代理能夠將大型任務分解為更小的、可管理的子目標，從而更好地處理復雜任務。

記憶：AI代理具備長時間保留和回憶信息的能力，通常通過利用外部向量存儲和快速檢索實現。

工具使用：代理學習調用外部 API 以獲取模型權重中缺失的額外信息，包括當前信息、代碼執行能力、對專有信息源的訪問等。

目前的AI Agent存在一定的問題，大模型可靠性不足，能力邊界不確定，Al Agent對于復雜任務處理不夠理想。如處理長期規劃和任務拆解時表現欠佳、開銷極高等。AI Agent想獲得更好發展，還要等待更優秀的大模型出現。

Al Agent交互的靈活穩定性不夠。在目前的框架中，系統經常會交互信息設計導致系統不穩定，例如身份信息錯亂，AI Agent間能力差異導致對話失敗等問題。

目前，AI技術正在蓬勃發展，技術不斷更新迭代，并向日益豐富的應用場景滲透。但AI技術的發展離不開基礎的AI算力設施。

暴雨最新推出的Intel Eagle Stream平臺4U8卡服務器專為加速AIGC應用而推出，采用最新的最新PCIe以及DDR5等技術，實現了性能、靈活、穩定和質量的全方位提升。提供兩種擴展方式，可以靈活選擇，其中，采用CPU-GPU直通，最多可支持8張600W 主流高性能企業級雙寬GPU，滿足下一代GPU功耗要求，降低用戶平臺升級成本。該方案無需Switch芯片，性價比更高。前置硬盤可以靈活選擇12盤/8盤/16盤/24盤位，3.5”或2.5”SATA/SAS4.0/GEN5 NVME，提供海量存儲和數據讀寫性能；GPU-GPU通過Switch芯片互聯方案則更適用P2P場景，Switch-CPU帶寬為PCIe5.0 x32，能夠滿足高性能GPU運算需求，在LLM推理過程中，可以大幅提升模型響應速度，最多可支持10張600W 主流高性能企業級雙寬GPU。它能夠廣泛適用于作為需要大量計算和圖形處理的云計算、虛擬化、大數據分析、數字孿生、深度學習等應用場景。

隨著AI技術發展日益深入，不同場景下的應用日益廣泛，面對客戶需求的多樣化和技術迭代的加速，暴雨將始終關注最為前言的技術發展，依托服務器領域深厚技術積淀與豐富實踐經驗，持續推進AI時代先進技術的探索研究和應用落地。

比爾·蓋茨曾今預測5年內，AI Agent將大行其道，用戶將擁有專屬AI Agent，我們的生活也將被徹底改變，那么，你期待這一天的到來嗎？