CrewAI 的 Knowledge 特性能够使我们非常方便地访问外部信息源，这些信息源可以是特定领域的数据，也可以是 Agent 为完成某个 Task 而需要指定会话上下文数据。可见，通过 Knowledge 特性我们可以实现基于 RAG 架构的 AI Agent 应用。 CrewAI 支持的 Knowledge Source 主要包括两大类： 一类是 Text Source，其中有 Raw String、Text File、PDF Document； 一类是 Structured Data，其中有 CVS File、Excel SpreadSheet、JSON Document。 当然，为了实现 AI Agent 应用的 Task 在执行过程中能够访问外部信息源，CrewAI 框架还支持其他各种的信息源，在 CrewAI 官网文档中可以在 “Tools” 一节中看到这些内置实现好的 Tool，能够非常方便地开箱即用，实现类似 RAG 的功能。 下面列出一些可能会比较常用的 Tool 集合： CSV RAG Search Directory RAG Search DOCX RAG Search JSON RAG Search MDX RAG Search MySQL RAG Search PDF RAG Search PG RAG Search Qdrant Vector Search Tool TXT RAG Search XML RAG Search Website RAG Search YouTube Channel RAG Searc
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多模态 AI Agent 系统设计和潜在应用场景
目前，已经有研究提出了多模态 Agent AI（Multimodal Agent AI，MAA）的概念，类似这样的一个 MAA 系统，能够基于对多模态感知输入的理解，在一个给定的环境中生成有效的行为。例如，下面是一个交互增强的 Agent 系统，如图所示： 上面这个多模态的 Agent AI 系统展示了基于 2D/3D 在跨现实（ross-reality）中实现生成，和进行编辑交互。我们对图中上面的会议室场景，说明如下： 首先，在物理世界交互中，通过人类输入的指令，使用 DALLE-2 模型，通过文生图得到一个会议室场景图片。 然后，通过 Knowledge Agent 问答系统，得到一个与会议相关的各种元素，如投影仪、桌子、椅子、白板等等。 接着，通过虚拟现实（Virtual Reality） Agent 能够看到一个虚拟的会议室场景。 最后，通过模拟器或一些 AR/MR 设备实现从物理世界与虚拟世界的交互，可以操作 AR/MR 设备完成特定任务，如远程会议的“现场”开会任务。 另外两个例子（2D 到 3D 的交互；物理世界公交车场景到游戏场景的生成与交互）也是一样的，都实现了从物理世界到虚拟世界的映射与交互。 新的 Agent 范式
开源 AI Agent：HuggingGPT 基本原理浅析
HuggingGPT 是浙江大学、微软亚洲研究院合作开发的开源项目，以 ChatGPT 和 Hugging Face 为基础构建的一个 AI Agent 框架，融合了 LLM 和 AI 领域模型的能力，用来解决不同领域和不同模态的 AI 任务。 HuggingGPT 是一个以 LLM（比如 ChatGPT）为控制器，以专家模型（HuggingFace）为执行任务的 AI Agent 系统，主要通过连接到各个领域内的专家模型以尝试自动地解决各种复杂的 AI 任务。HuggingGPT 以自然语言为接口，通过 ChatGPT 进行任务规划、模型选择，并通过使用专家模型处理对应领域的问题，生成最终结果，从而能够很好地解决 AI 任务。 HuggingGPT 对应的相关代码和工具，都托管在 Github 上，对应的项目名是 JARVIS：https://github.com/microsoft/JARVIS。 HuggingGPT 设计概览 HuggingGPT 的总体处理流程，如下图所示： 通过上图可以看到，HuggingGPT 的处理过程可以分为如下 4 个阶段： 任务规划（Task Planning） 使用一个 LLM（ChatGPT）分析用户的请求，了解用户的意图。通过用户输入到 LLM（ChatGPT）的 Prompt，根据对话结果将用户任务分解为可
什么是 AI 智能体（AI Agent）
目前 LLM 技术发展非常迅速，虽然 LLM 看似已经具备了丰富的知识与足够的智慧，但是在一些场景下我们可能需要更加精确的答案，而不是得到一些幻觉类答案，或者答案不够实时，或者人类诉求太过复杂以至于 LLM 无法理解，等等，这些问题也是目前阻止很多 AI 应用落地的主要原因。 基于 AI Agent（AI 智能体）自身所具备的能力，同时借助于 LLM 所释放的潜力，或许在不久的将来能够不断优化改进，达到满足人类更方便、更智能地使用 AI 完成各种任务的需求，实现普惠 AI 的目标。 下面，首先了解一下 LLM 和 AI Agent 有什么不同： 人类与 LLM 之间的交互，是基于给定的 Prompt 提示词来实现的，而对于 Prompt 的设计不同 LLM 给出的对话回答质量也是不同的，所以需要人类通过一些特定的方法或经过多次尝试，才有可能逐步提高对话的精确度和满意度。可见，目前基于 LLM 的应用作为工具，能够在一定程度上提高人类日常生活、工作等的效率，同时反过来也对人类使用 LLM 提出了一定的要求，而且这一部分工作更多的是需要人类主动请求，而 LLM 被动执行动作来完成一次一次地