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网站备案怎么查询,沧州做家装的公司网站,国家反诈中心app下载流程,境外网站icp备案大模型Agent是基于大语言模型的智能实体#xff0c;具备感知、决策和执行能力。其架构由四大核心模块组成#xff1a;规划(Planning)负责任务拆解与策略制定#xff1b;记忆(Memory)存储短期和长期信息#xff1b;工具(Tools)扩展感知与操作能力#xff1b;行动(Action)实…大模型Agent是基于大语言模型的智能实体具备感知、决策和执行能力。其架构由四大核心模块组成规划(Planning)负责任务拆解与策略制定记忆(Memory)存储短期和长期信息工具(Tools)扩展感知与操作能力行动(Action)实现与环境的交互。通过餐厅预订和工作报告生成案例展示了Agent如何实现从需求理解到任务达成的完整闭环。一、什么是大模型Agent?大模型Agent是一种基于大语言模型的智能实体拥有对环境信息的感知能力、自主理解与决策能力以及执行行动的能力。换言之它是运行于大模型之上的程序系统能够模拟独立思维过程动态调用外部工具并通过多步骤执行以实现既定目标的智能存在。大模型Agent正成为AI应用的新型主流范式其在技术架构上也实现了重要演进从传统的过程导向架构转向以目标驱动的架构模式。二、Agent 架构设计剖析大模型固然是智能体的核心“大脑”主导着思维决策的全过程但仅靠它远远无法应对复杂任务的落地执行。要让智能体的功能完整落地还必须为其配备类似“神经感知系统”的环境识别模块以及能完成实际操作的“执行终端”。这正是Agent技术架构的设计初衷——通过搭建一套整合框架将感知、思考、行动三个核心环节深度耦合以此形成合力高效攻克各类复杂任务。正如上图所呈现的Agent 系统由四大核心模块构成具体如下规划Planning记忆Memory工具Tools行动Action1、规划(Planning)规划是智能体的核心思维引擎。这就像人类处理任务时的思路先构思整体解决方案再把复杂任务拆解为若干子任务同时评估所需工具的适配性执行过程中还会不断反思调整策略并判断任务的终止节点。借助大模型提示工程技术比如 ReAct、CoT 这类推理范式就能让智能体具备类似的思考能力从而精准拆解复杂任务实现分步骤高效解决。2、记忆(Memory)记忆模块的核心作用是信息的存储与调取。智能体借鉴人类的记忆模式专门设置了短期记忆与长期记忆两个子模块短期记忆用于留存会话上下文支撑多轮连贯对话任务结束后便会清空长期记忆则负责存储用户特征、业务数据等核心信息并依托向量数据库实现高效的存储与检索。3、工具(Tools)智能体依靠各类工具实现对环境的感知与决策的执行这类工具既包含神经感官这类天然载体可支撑信息获取与任务落地。为智能体配备多元工具并赋予相应权限能够显著拓展其能力边界例如通过 API 调用调取业务相关信息借助各类插件增强大模型功能像 ChatPDF 的文档解析、Midjourney 的文生图等均属于典型的工具赋能场景。4、行动(Action)智能体依托规划能力与记忆机制驱动具体行动通过与外部环境交互或调用各类工具完成从输入信息到输出结果的转化过程。典型应用场景十分丰富例如智能客服的即时应答、天气信息的自动查询、AI 机器人的物体抓取操作等。三、大模型 Agent 案例案例一Agent 预定餐厅我们来借助一个生活场景理解大模型Agent比如你想和朋友们在附近找餐厅聚餐并需要Agent协助完成订座。为完成餐厅预订任务Agent通常会自主制定并执行以下行动规划步骤一定位周边资源分析当前缺少位置信息与餐厅数据需获取地理定位。执行调用地图工具获取实时位置及周边餐厅列表。步骤二匹配就餐需求分析需结合用户饮食偏好、就餐人数、时间等约束条件筛选餐厅。执行从记忆模块中提取历史偏好与当前需求确定最符合的备选餐厅。步骤三执行预订操作分析判断是否具备完成预订的接口或工具。执行通过对接预订系统的功能插件自动完成餐厅预约流程。通过上述分步推理与工具调用Agent可独立实现从需求理解到任务达成的完整闭环。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:针对“生成工作报告”这一任务大模型Agent会遵循“规划-工具调用-记忆参考-执行”的闭环工作流① 任务规划 (Planning)系统通过结构化提示词引导大模型对任务进行拆解将其划分为四个有序环节收集相关数据 → 整理报告内容 → 确定汇报对象 → 完成自动提交。② 工具调用 (Tools)为弥补大模型在实时与私有数据上的局限系统采用RAG技术接入内部数据中心API以获取客户信息同时连接工作报告系统API获得数据写入与提交的权限。③ 记忆增强 (Memory)系统通过分析员工过往报告提取其在写作风格、文本格式、提交周期、汇报对象等方面的习惯特征构建长期记忆库为新报告的生成提供个性化参考。④ 自主执行 (Action)在报告内容生成完毕后系统依托已获得的工作报告应用权限自动执行提交操作实现从生成到交付的全流程自动化。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课