▼国庆直播超级多，预约保你有收获
—1—
什么是大模型 Agent ？
大模型 Agent，作为一种人工智能体，是具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动能力的智能实体。简而言之，它是构建于大模型之上的计算机程序，能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标的智能存在。
Agent 是 AI 大模型应用的主要新形态，在技术架构范式也发生了很大的变化，从面向过程的架构变成了面向目标架构。
—2—
Agent 架构设计剖析
大模型虽作为智能体的核心“大脑”，负责思维与决策，但仅凭此并不足以胜任复杂任务的执行。为了全面实现智能体的功能，还需融入类似“神经感官系统”以感知环境，以及“肢体”以执行实际动作的元素。这正是构建 Agent 技术架构的初衷，旨在通过这一框架，将感知、思考与行动三者紧密结合，共同作用于复杂任务的完成。
如上图所示，Agent 共由4个关键部分组成：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、行动（Action），下面详细剖析。
1、规划（Planning）
'规划'是智能体的思维模型。类比人类，面对任务，我们先构思解决方案，拆解为子任务，评估工具，执行中反思调整，并考量终止时机。通过大模型提示工程，比如：ReAct、CoT 推理模式，可赋予智能体类似思维模式，精准拆解复杂任务，分步解决。
2、记忆（Memory）
3、工具（Tools）
4、行动（Action）
—3—
大模型 Agent 案例
案例一：Agent 预定餐厅
为了更好地理解 大模型 Agent，我们一起来看个生活中的实际场景：假设你需要与朋友在附近吃饭，需要 Agent 帮你预订餐厅。
Agent 会先对您提出的任务进行规划如下：
第一步：获取当前位置
- 推理 1：当前知识不足以回答这个问题，需要知道当前所在位置以及附近的餐厅；
- 行动 1：使用地图工具（Tools）获取当前所在位置；
- 结果 1：得出附近餐厅列表。
第二步：确定匹配餐厅
- 推理 2：确定预订的餐厅，需要知道饮食偏好以及其他细节（比如：吃饭时间、人数）；
- 行动 2：从记忆（Memory）中获取您的饮食偏好、人数、时间等信息；
- 结果 2：确定最匹配的餐厅。
第三步：预订餐厅
- 推理 3：基于结果2，评估当前所拥有的工具能否完成餐厅预订；
- 行动 3：使用相关插件工具，进行餐厅预订（Aciton）；
- 结果 3：任务完成。
案例二：完成工作报表 Agent
构建【工作报告智能体】整体步骤如下：
第一步：规划（Planning）：设计 Prompt 引导大模型拆解“生成工作报告”任务，细化为四步：数据收集、报告整理、汇报人选定、自动提交。
第二步：工具（Tools）：针对大模型知识局限，采用 RAG 技术接入私有数据中心 API，获取客户数据；同时接入工作报告应用 API，赋予数据填充与提交权限。
第三步：记忆（Memory）：分析员工历史报告，提炼风格、格式、周期、汇报人等特征，形成长记忆库，辅助新报告撰写。
第四步：行动（Action）：依托工作报告应用权限，大模型完成报告后自动执行提交，实现全程自动化。
为了帮助同学们彻底掌握 Agent 的深层原理，在企业中的应用实践，今天我会开场直播和同学们深度剖析，请同学们点击以下
预约按钮免费预约。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/273178.html