Agent还有个中文名叫：智能体 没错，在人工智能领域 Agent = 智能体 这里要说明一下，老IT人都知道，Agent不是啥新词儿。在传统IT圈大家已经用了很多年了，泛指那些被安装在终端或服务器上，自动或接受指令执行某些特定任务（流量/行为采集、监控、检测、命令执行）的软件或进程。比如安全Agent、网络Agent、数据库...
MCP（Model Context Protocol）可以类比为微服务时代的服务框架，也可以类比于IDE工具中的LSP（Language Server Protocol）框架。它们都提供了一种标准化的方式来确保不同组件或系统之间能够高效、可靠地协作。MCP 就像微服务架构中的服务框架和 IDE工具中的LSP 框架一样，提供了一个标准化的协议，简化了不同系统、平台...
大模型只是一个大脑，而Agent是一个完整体大模型只会告诉你怎么做，而Agent会帮你做模型本身不会使用工具，而Agent会使用工具大模型通常不会记忆，而Agent则具备记忆能力Agent借助大模型来实现理解与规划能力 03Agent的常见应用场景？AI Agent可以在很多场景下发挥作用，包括但不限于个人助理、客户服务、市场营销、决策...
一个Agent,扮演着代理的角色。它肩负着代替用户去察觉周遭环境、策划方案、实施行动以达成既定目标,并在实现这些过程时不断提供反馈以优化其操作。大型模型(Large Model)的出现极大地增强了Agent的思维处理能力。因此,随着大规模语言模型(LLM)的不断发展,Agent得以重新吸引公众的广泛关注。 LLM下的agent一般指: Agent ...
简单一句话描述 AI Agent 就是:Al Agent 正是人们基于大模型试图对人类解决问题行为模仿的一种尝试。 具体到 AI 智能体的开发上: 选择大模型和填写 Prompt 就是对应 Planning 规划能力; 工作流、插件、触发器及知识库等外部工具就是 Tools 和 Action; ...
啥是Agent?我也算! 1️⃣ LLM(大型语言模型)下的agent一般指的是: Agent = LLM + 记忆 + 规划技能 + 工具使用 ⚠️:任何东西都可以是agent,包括人 2️⃣ Agent通常包含三个核心模块:大脑(Brain)、感知(Perception)和行动(Action)。 3️⃣ Agent的应用结构可以分为三种:单一Agent(single-agent...
说白了就是因为它把「Agent」玩出了花——不仅能聊天,还能直接操作电脑写报告、做表格,活脱脱一个数字打工人! 但老金发现,很多人连最基础的「MCP Server」「Function Call」「Agent」都分不清。 今天咱就用「工具箱」「瑞士军刀」「智能工人」三个比喻,把这事唠明白!
总结来说,function_call 是构建高效、智能Agent的重要组成部分,用于实现Agent对外部世界的操作接口和交互能力,而Agent则是包含了更多复杂逻辑和生命周期管理的完整实体。 RAG(检索增强生成) 一句话总结,RAG就是给大模型它原本数据集中没有的知识。 RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术是一种集成检索与生成双重能力的...
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