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张小明 2026/1/13 7:19:27
公司网站建设技术方案,百度网站建设电话,东莞网站公司排名,sem托管公司今天来和大家聊一个当下科技领域特别火爆的概念——AI Agent#xff01;前世界首富在其个人博客上写道#xff1a; AI Agent#xff08;AI智能体/助理/助手#xff09;“将彻底改变计算机使用方式#xff0c;并颠覆软件行业”。 他还预言“Android、iOS和Windows都是平台前世界首富在其个人博客上写道AI AgentAI智能体/助理/助手“将彻底改变计算机使用方式并颠覆软件行业”。他还预言“Android、iOS和Windows都是平台AI Agent将成为下一个平台”。某互联网领军人物在2024年世界人工智能大会上强调“AI Agent在高考志愿填报中发挥了重要作用高峰日吸引了200万用户。”那到底什么是AI Agent这东西和我有啥关系啊且听我们带大家补全信息差搞明白AI Agent到底是何方神圣文章的最后还提供了一个关于AI Agent的问题你能不能答上来1什么是AI Agent学术界和工业界对术语“AI Agent”提出了各种定义。其中OpenAI将AI Agent定义为“以大语言模型为大脑驱动的系统具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力能够自动化执行完成复杂任务的系统。”说得通俗一些就是大多数时候你给它一个最终你想要达成的目标它能直接交付结果过程你啥都不用管。2AI Agent与LLM是什么关系那AI Agent和LLMLarge Language Model大型语言模型是什么关系呢可以这么简单理解大模型是AI Agent实现的前提和基础。我们可以把AI Agent与LLM形象地比作生物体与其大脑AI Agent有手有脚可以自己干活自己执行而LLM呢就是它的大脑。举个栗子你的厨房有个AI大厨 —— AI Agent。如果只用AI大模型它可能只能给你输出一份食谱告诉你需要哪些食材和步骤来制作一道菜。而使用AI Agent它不仅能提供食谱还会根据你的口味偏好和营养需求帮你选择最合适的食材甚至能够自动下单购买监控烹饪过程确保食物的质量和口感最终为你端上一份色香味俱佳的佳肴。当下的LLM可能存在一些问题比如产生幻觉、结果不总是真实可靠或者对最新时事的了解有限这使得它们在处理复杂任务时可能显得力不从心。然而AI Agent通过集成自主验证和决策过程能够弥补这些不足确保行动的准确性和效率。这使得整个系统在面对复杂任务时更为可靠和高效就像一个有经验的大厨不仅知道如何制作美食还能根据实际情况灵活调整确保最终的成果令人满意。3AI Agent是如何工作的AI Agent的架构是其智能行为的基础它通常包括感知、规划、记忆、工具使用和行动等关键组件这些组件协同工作以实现高效的智能行为。架构 组件功能描述感知 系统感知系统是AI Agent与外部世界交互的第一步。它通过多元化的输入方式如文本分析、图像识别、声音处理等来捕捉环境信息。规划 系统规划系统是AI Agent的决策中心。它根据感知到的信息确定如何达到既定目标。这一过程需要AI Agent进行决策制定将复杂任务分解为可执行的子任务并制定相应实现复杂任务的策略。记忆 系统记忆系统是AI Agent的核心组成部分**它允许AI存储和检索信息支持学习和长期知识积累**。这种系统使得AI能够记住过去的经验并将其应用于未来的决策和行动中。 * 感觉记忆是记忆系统的最初阶段负责临时存储通过感官接收到的信息通常只持续极短的时间。 * 例如当用户与AI Agent进行语音交互时感觉记忆会暂时保存听到的声音信号。 * 短期记忆也称为工作记忆用于存储当前任务中需要的信息但这些信息在任务完成后通常不会被保留。 * 例如在处理用户请求时短期记忆会保存用户输入的指令和相关信息直到任务完成。 * 长期记忆负责存储需要长期保留的信息如用户偏好、历史交互等。 * 在AI系统中长期记忆通常存储在外部数据库中并通过快速检索机制供Agent使用。 * 例如如果一个用户经常在晚上询问天气预报AI Agent会学习这一偏好并在相应的时间自动提供天气信息。工具 使用工具使用是AI Agent利用外部资源或工具来增强其感知、决策和行动能力的过程。通过这种方式AI Agent可以扩展其能力以更有效地完成任务。 例如在电子商务平台上AI Agent利用机器学习算法分析用户的购买历史和浏览习惯智能推荐商品增强了用户的购物体验并提高了转化率。行动 系统行动系统是AI Agent执行任务和与环境交互的具体实施者。根据规划的结果Agent执行具体的行动。让我们举一个贴近生活的例子假设我们有一个名为“小兴”的智能家居管理AI Agent它通过以下方式协同工作小兴执行上述行动后它会感知用户的反馈。如果用户通过语音命令调整了灯光亮度小兴会记录这一偏好并在未来自动应用这一设置。结合以上内容咱们来总结一下AI Agent的工作流程其实就是一个连续的循环过程。它从感知环境开始经过信息处理、规划和决策然后执行行动。最后根据执行结果和环境反馈进行调整以优化未来的行动和决策。通过这种结构化和层次化的方式AI Agent能够有效地处理信息做出决策并在复杂环境中执行任务。这种架构不仅提高了AI Agent的智能水平也增强了其适应性和灵活性。4AI Agent有哪些实际应用接下来呢分享ChatDev与斯坦福AI西部小镇的创新探索两个优秀案例。例一ChatDev图片来自论文《ChatDev: Communicative Agents for Software Development》由清华大学携手北京邮电大学及布朗大学共同开发的创新项目——ChatDev。这是一家只有AI Agent员工的软件开发公司实现了由大模型驱动的AI全流程自动化软件开发。在这个平台上AI员工们自主地从用户需求出发通过智能对话窗口由CEO Agent领衔将任务细化并指派给CTO、CPO、Designer、Programer、Tester、Reviewer等各种AI Agent的角色。它们将进行交互式的协同以生产一个完整的软件解决方案包括但不限于源代码、环境配置指南和用户手册。这一过程在短短几分钟内完成成本不到1美元。尽管尚存内容随机性、逻辑关联性不足及潜在安全风险等挑战但ChatDev无疑为AI在软件开发领域指明了方向。未来做软件产品的链路将极大被缩短。人类需要做的就是监督决策想想都让人激动~例二斯坦福的AI西部小镇图片来自论文《ChatDev: Communicative Agents for Software Development》虚拟西部小镇也被称为Smallville是由斯坦福大学的研究者们开发的一项研究项目。这个虚拟小镇是一个交互式的沙盒环境。在这个沙盒式的交互环境中25位AI Agent居民以其人类化的行为模式展现出了令人瞩目的社交能力。它们的日常活动包括在公园中悠闲散步、在咖啡馆享受午后时光、与邻里分享新鲜事。更令人称奇的是它们不仅记得每天的经历还能发起社交活动如情人节派对的策划与邀请还会彼此协调时间等等~读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。作为一名老互联网人看着AI越来越火也总想为大家做点啥。干脆把我这几年整理的AI大模型干货全拿出来了。包括入门指南、学习路径图、精选书籍、视频课还有我录的一些实战讲解。全部免费不搞虚的。学习从来都是自己的事我能做的就是帮你把路铺平一点。资料都放在下面了有需要的直接拿能用到多少就看你自己了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以点击文章最下方的VX名片免费领取【保真100%】AI大模型学习路线汇总AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能全套教程文末领取哈大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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