人工智能代理（AI Agent），是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的计算系统，代表着能够在特定任务或环境中自主行动的程序或机器。在人工智能领域的早期，不同类型的AI Agent代表了不同的研究方法和思想流派，如：基于符号的智能代理（Symbolic Agents）、基于交互的智能代理（Reactive Agents）、基于强化学习的智能代理（RL-based Agents）、引入迁移学习和元学习的智能代理（Agent with transfer learning and meta learning）。

随着大语言模型展现出的强大能力和引人瞩目成就，研究人员开始利用这一技术构建基于大语言模型的智能代理（LLM-based Agents）。这种代理的目标是以大语言模型作为交互媒介，高度自动化地执行和处理专业或繁复的工作任务，从而极大地释放人们的精力。2023年3月上线的西部世界小镇、AutoGPT、BabyAGI等AI Agent项目为这一趋势在科研领域及游戏领域提供了鲜活的例证。

在智慧医养领域，AI Agent同样可以利用其推理和规划能力来提高医疗和养老服务的效率、质量和个性化。如在辅助诊断和治疗支持方面，AI Agent可以基于多模态感知技术与文本分析能力，结合患者病例、症状和医学知识，完成医学实体识别、医学关系抽取、辅助诊断预测等一系列任务的无缝转移，而无需大模型参数更新，从而为医生提供诊断辅助建议并监测治疗进程；在养老服务规划和服务资源协调方面，AI Agent可以遵从用户的高级指令，承担目标分解、子目标规划、环境交互探索等任务，从反馈中学习并获得与环境互动的能力，执行资源分配和任务管理指令。然而目前基于大语言模型的智能代理由于其决策过程缺乏透明度与可解释性，使得其在智慧医养领域的可信度较低，当前研究人员正在尝试通过预训练更新大模型参数的方式及思维链提示工程的方法将决策过程变得可信，从而充分释放大模型的潜力。

随着AI Agent技术的不断发展，特别是大语言模型的崛起，智能代理系统在智慧医养领域的各个方面将创造新的可能，从而为智慧医养领域带来更智能、贴心的服务，提升人们生活品质。

主  编   张卓越

                                       2023年12月1日于北京