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什么是AI Agent:智能管家 AI Agent可以看作是"大模型+规划+记忆+工具调用+执行"的组合。下图展示了这一演进过程:最左边是普通的LLM,仅能被动生成文本;逐步加入规划、记忆和工具调用能力后,最终演变为具备行动力的智能体。 可以把AI Agent看成是基于大模型的控制系统,它由多个模块协同工作。例如,它使用规划模块将高层目标拆解成一系列可执行的子任务;使用记忆模块保存对话和任务的历史信息;通过工具模块调用外部API或软件来获取数据和执行辅助操作;最后由行动模块把决策落实为具体动作。我们可以从下面四个主要模块逐一来理解: ● 记忆模块:类似于人类大脑的记忆功能,用来记录智能体的内部日志和与用户的交互历史。它包括短期记忆当前任务或对话的上下文和长期记忆外部知识库中的持久信息。通过记忆模块,AI Agent可以在执行过程中保留必要的信息,并在后续调用时快速检索和复用这些知识。 ● 规划模块:负责制定完成目标的行动方案。具体来说,AI Agent会将一个大目标分解成多个子目标和步骤,形成连贯的行动计划。这通常通过思维链chain of thought等技术实现,让模型在解决复杂任务时一步步推理并决策。比如,如果目标是"筹备会议",规划模块会自动细化为预定会议室、准备资料、发送日程邀请等步骤。 ● 工具模块:让智能体能调用外部资源来增强功能。由于大模型本身只是"有想法没有手",所以AI Agent会用工具模块接入各种接口或插件:例如计算器、搜索引擎、日历系统、代码执行环境等。当Agent需要执行特定操作时,它就会使用相应的工具来完成,比如在计算时调用计算器,在查找数据时调用搜索API。 ● 行动模块:负责将决策付诸实践。也就是智能体真正执行任务的部分。它把规划和判断转化为具体操作,例如调用下层程序接口、发送网络请求或输出生成的结果给用户。可以把行动模块想象成Agent的"肢体"或"执行器",当计划制定完毕后,行动模块就负责完成诸如发邮件、整理文档、启动设备等具体工作。 #人工智能 #AI新手村 #agent #科普一下 #科普
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