探索 AI 代理如何使用向量数据库来记忆和学习，从而增强它们以越来越复杂和个性化的方式提供帮助的能力。
译自 How AI Agents Are About To Change Your Digital Life，作者 Denis Kuria。
想象一下，您学习了一项新技能或理解了一个复杂的概念，但一离开就完全忘记了。然后，当您再次需要这些知识时，它已经消失了，您必须从头开始。令人沮丧，对吧？这种缺乏连续性将使您几乎不可能在经验的基础上构建或处理越来越复杂的任务。
人工智能代理 面临着类似的问题。它们可以处理信息、回答复杂的问题并处理多步骤工作流程，但如果没有一种方法来保留它们所学到的东西，它们每次交互都将从空白状态开始。为了使这些代理有效地执行，它们需要一个记忆系统，使它们能够回忆并建立在过去的交互基础上。这就是 向量数据库 的作用。Milvus 是由 Zilliz 创建的 开源向量数据库，它使人工智能代理能够高效地存储、管理和检索高维数据，从而为它们提供做出更明智决策并随着时间推移而适应所需的记忆。
让我们深入了解人工智能代理是什么以及 像 Milvus 这样的向量数据库 如何增强这些系统以释放它们的全部潜力。
人工智能代理是旨在自主执行任务的软件实体。它们由复杂的算法驱动，可以与其环境交互、做出决策并从经验中学习。这些代理被用于各种应用程序，例如聊天机器人、推荐系统和自动驾驶汽车。
从本质上讲，人工智能代理通过感知、推理、行动、交互和学习的循环运作。
智能代理的结构
该过程从人工智能代理通过传感器或用户输入从周围环境中收集信息开始。例如，聊天机器人处理来自对话的文本，而自动驾驶汽车分析来自摄像头、雷达或激光雷达传感器的數據。这些收集到的数据构成了代理对其环境的感知，为明智的决策奠定了基础。这种感知的准确性至关重要，因为它会极大地影响后续行动和交互的质量。
一旦数据被收集，人工智能代理就会对其进行处理和分析以得出有意义的见解。此阶段涉及使用 大型语言模型 或基于规则的系统来解释输入、识别模式并将信息置于上下文中。推理过程也受到代理的世界知识记忆的影响，使其能够利用过去的经验来改进决策。例如，在推荐系统中，代理分析用户偏好和行为以推荐相关内容。推理对于理解环境和预测潜在行动的后果至关重要。
在推理阶段之后，代理根据其分析采取行动。这可能包括在聊天机器人中响应用户查询、在在线商店中推荐产品或在自动驾驶汽车中进行转向调整。这些行动不是孤立的事件；它们是代理推理过程的直接输出。有效的行动依赖于准确的感知和合理的推理，以确保代理能够成功地执行其预期任务。
除了单一行动之外，AI 代理通常会持续与环境和用户互动。互动是一种更动态的行动形式，代理会反复与外部世界交换信息。这种持续的对话使代理能够实时地完善其理解并调整其行为。例如，在对话式 AI 中，互动涉及在多次交换中维护上下文，根据用户反馈调整响应并提供连贯的体验。这种迭代交换对于经常变化的环境或需要随着时间推移进行复杂决策的环境至关重要。
学习将 AI 代理与传统软件区分开来。在采取行动并与环境互动后，代理会评估结果并调整其未来行为。这种学习过程由反馈循环驱动，代理从其成功和失败中学习。通过整合知识记忆，代理不断更新其对环境的理解，使其更善于处理新的和意外的情况。例如，自动驾驶汽车通过分析之前的驾驶条件来改进其导航，推荐系统根据用户反馈来完善其建议。这种持续的学习循环确保 AI 代理随着时间的推移变得更加有效和智能。
虽然这些阶段概述了 AI 代理的基本工作原理，但当它们能够长期存储和检索知识时，它们的真正潜力就会被释放，使它们能够从过去的经验中学习并适应。这在增强这些代理的记忆和决策能力方面起着至关重要的作用。
向量数据库 (DB) 是 专门的数据库，针对处理高维向量进行了优化，高维向量是文本、图像和音频等复杂数据的数值表示。与存储结构化数据的传统数据库不同，向量数据库存储向量以促进相似性搜索，这对于信息检索和推荐等任务至关重要。Milvus 是一个 开源 向量数据库，专门针对这些需求而设计，提供可扩展且高效的解决方案。它是 GitHub 星星数量最多的向量数据库。
像 Milvus 这样的向量数据库充当 AI 代理的记忆系统，使它们能够高效地处理大量高维数据。需要注意的是，并非所有向量数据库都相同。选择一个具有全面搜索功能且高度可扩展和高性能的数据库非常重要。具有这些类型功能的向量数据库，例如 Milvus，是构建更智能的 AI 代理的关键。
代理依赖于长期记忆来保留跨交互的信息和上下文。他们必须能够以一种高效的方式存储和检索语义数据：
- 高效索引：索引技术如 HNSW (分层可导航小世界) 允许代理快速找到相关信息。这些技术有助于快速导航高维空间，使代理能够及时提取正确的信息。
- 灵活的模式：代理通常需要在其 向量数据 旁边存储额外的元数据，例如信息的上下文或来源。Milvus 提供的动态模式设计允许灵活地将元数据添加到每个向量中。这丰富了代理的记忆，提供了对存储知识的更完整视图。
为了使代理能够保持连贯的交互，他们必须有效地检索相关数据。
- 近似最近邻 (ANN) 搜索：ANN 算法会找出与给定查询最相似的向量。这种快速检索相关数据的方式能够帮助智能体提供见多识广且意识背景的响应，这在动态环境中至关重要。
- 混合搜索功能：背景不仅仅与相似性有关；有时候，智能体需要考虑语义相关性之外的特定属性。通过标量筛选结合向量相似性的混合搜索能够赋予智能体以灵活性，帮助它们微调信息检索，从而确保获得更加精确的结果。
- 实时搜索：智能体需要访问最新的信息。实时数据插入和近实时搜索能够确保智能体始终使用最新的知识，从而让智能体做出的响应更加准确且相关。
随着代理在复杂性和数据量方面的扩展，其底层内存系统必须能够处理这种增长，而不会牺牲性能。
- 分布式架构：分布式架构将任务和数据分布在多台机器或节点上，这些机器或节点作为一个单一系统协同工作。这种设置允许水平扩展，这意味着您可以添加更多节点来处理不断增加的数据或查询负载。对于 AI 代理，这种分布式设置确保它们可以管理大量数据而不会减慢速度。例如，如果一个 AI 代理需要处理数十亿条信息，这些数据可以分布在多个节点上，从而保持快速响应时间并避免瓶颈。
- 负载均衡和分片：负载均衡将工作负载均匀地分布在不同的服务器或节点上，防止任何一台机器不堪重负。分片是将大型数据集分解成更小、更易于管理的片段（称为分片）的过程。分片是数据库中的水平数据分区。使用这两种技术可以优化向量数据库的性能。当数据和查询工作负载均匀地分布在集群中时，每台机器只需要处理一部分工作，从而提高效率。这对于需要快速处理大型数据集的代理尤其重要。通过将数据分解成分片并进行分布，查询可以并行处理，从而使操作更快、更顺畅。
- 高吞吐量和低延迟：吞吐量衡量系统在给定时间内可以处理多少查询，而延迟是指系统响应查询之前的延迟。对于需要即时响应的应用程序（例如聊天机器人、搜索引擎或推荐系统），高吞吐量和低延迟至关重要。Milvus 旨在每秒处理数千个查询（高吞吐量）并在毫秒内返回结果（低延迟），即使处理数十亿个向量也是如此。这使 AI 代理能够向用户提供实时响应，使其适合需要快速、即时决策的应用程序。
将可扩展的性能和无缝的数据检索相结合，为各种行业创造了一个强大的工具。以下是一些实际应用，其中 Milvus 支持的 AI 代理可以蓬勃发展：
这些对话式 AI 代理可以在长时间交互中保留上下文，使其在客户支持角色中更有效。传统的聊天机器人通常难以在几次交流之外保持连贯的对话。支持向量数据库的 AI 代理可以存储和检索之前的交互，使其能够理解正在进行的对话并提供更个性化的响应。
示例：考虑一个由电子商务平台部署的 AI 代理。客户联系支持团队以解决产品问题。AI 代理会回忆起客户之前的交互，例如过去的购买、之前的支持票证和聊天记录。这种记忆使代理能够提供上下文感知的帮助，例如针对客户情况量身定制的故障排除步骤，或根据其购买历史提供产品推荐。
这些 AI 代理可以通过分析用户行为和偏好来提供个性化内容推荐。通过将用户交互存储为向量，这些代理可以将当前行为与过去的模式进行匹配，以推荐文章、视频、产品或其他内容。
示例： 一家流媒体服务使用 AI 代理向其用户推荐节目。当用户观看剧集时，AI 代理会生成向量嵌入，表示该剧集的特征（类型、演员、主题）和用户的交互模式。随着时间的推移，代理会学习用户的偏好，并将新内容与存储的嵌入进行比较。如果用户喜欢带有特定演员的惊悚片，代理可以识别并推荐类似的内容，从而增强用户的观看体验。
在金融服务中，这些类型的 AI 代理可以通过分析大量交易数据来检测和防止欺诈。通过将每笔交易转换为捕获关键属性（例如交易金额、地点和时间）的向量，代理可以识别模式并在实时中标记异常。
示例： 一家银行使用 AI 代理监控交易以寻找欺诈迹象。代理存储表示每个客户正常交易模式的向量。如果交易与这些模式有很大偏差——例如在本地进行类似交易后不久在国外进行大额取款——代理可以快速检索此信息并标记交易以供审查。通过这样做，代理有助于减少误报并及时识别真正的威胁。
自动驾驶汽车中的 AI 代理处理和解释来自车辆环境的感官数据。通过存储物体、道路状况和先前导航路线的向量嵌入，支持 Milvus 的代理可以实时做出明智的决策。
示例： 一辆自动驾驶汽车使用 AI 代理在城市街道上导航。车辆的传感器不断将数据馈送到代理，代理生成表示各种元素（如路标、行人和障碍物）的向量。代理将这些传入数据与已知场景的存储嵌入进行比较，以做出瞬时决策。例如，如果代理识别出之前导航过的复杂交叉路口，它可以回忆最佳路线和驾驶行为，从而提高安全性和效率。
像 Milvus 这样的向量数据库在构建智能 AI 代理方面至关重要。它们提供了一个强大的内存系统，能够存储、搜索和检索高维数据。它们还使 AI 代理能够处理复杂的任务，提供个性化的交互，并通过高效的相似性搜索和持续学习适应不断变化的环境。
随着 AI 代理不断发展，向量数据库在支持高级应用程序中的作用只会越来越大。通过利用其功能，您可以构建不仅智能，而且具有上下文感知能力和适应能力的 AI 代理。访问 Zilliz 的GenAI 资源中心 了解更多信息。