其核心原理是通过Prompt工程,驱动模型进行计划和工具调用。 1. Prompt工程:通过精心设计的提示,我们可以赋予代理特定的身份、专业知识、行为方式等。这些提示激活和引导LLM的能力,使其能够进行对话、执行任务、进行推理以及展现一种自主性的能力。 2. 记忆模块:LLM Agent具有短期记忆和长期记忆。短期记忆包括工具的返回...
4. 创建自己的Agent 4.1 Tools 4.2 Planning module 4.3 Memory 4.4 Agent Core 5. 未来计划 6. 参考资料 目前大语言模型的Agent,在代码生成、通用问题解答、数据分析、科学研究等多个领域内,都有一众开源或闭源项目,可见其火爆程度。接下来我们以金融行业的财报会议解读的问题为例,探索Agent的原理,以及如何从0到...
LLM Agent 主要利用大模型的推理(reasoning)、模仿(few-shot learning)和规划能力(Planning),再结合函数调用来实现工具使用(Tools use),在介绍 Agent 之前,我们先来通过几个简单的例子来学习 Agent 的运行逻辑,同时也测试下 skylark 大模型 Agent 能力。 LLM Agent 范式 利用大模型判断做选择 我们可以利用大模型从...
具体来说,LLM Agent的工作原理是利用大型语言模型(LLM)来处理自然语言任务,并通过与用户的交互来理解和执行任务。它通过接收用户的输入,使用LLM进行语义理解和分析,然后生成相应的回复或执行相应的操作。 LLM Agent通常由以下几个部分组成: 1.语言模型:用于理解和生成自然语言文本。 2.任务理解模块:用于解析用户输入,...
LLM Agent 图1. 由LLM驱动的自主代理系统概览 LLM代理就像一个智能助手。它不仅仅是一个回答问题的聊天机器人。它更像是一个能够采取行动、做出决策并使用各种工具来完成任务的数字助手。就像人类可能会使用计算器进行数学计算或搜索互联网以获取信息一样,代理可以使用数字工具来增强其能力。
1. AI Agent(LLM Agent)介绍 1.1. 术语 Agent:“代理” 通常是指有意行动的表现。在哲学领域,Agent 可以是人、动物,甚至是具有自主性的概念或实体。 AI Agent:AI Agent(人工智能代理)是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。 RPA:RPA(Robotic Process Automation) 即机器人流程自动化,是一种软件自...
在这个阶段，agent被分配一个任务，并开始自主与UI元素进行交互。它使用不同的动作并观察应用界面的变化，以了解其工作原理。agent由大型语言模型驱动，试图通过分析每个动作前后的截图来弄清楚UI元素的功能和特定动作的效果。这些信息被编制成一份文档，记录了对不同元素应用的动作的效果。当一个UI元素被多次操作时，...
(2)安全性:在实际应用中,Agent可能会面临各种安全威胁,如数据泄露、恶意攻击等。 (3)伦理问题:随着Agent技术的不断发展,我们需要关注其可能带来的伦理问题,如隐私保护、责任归属等。 四、结论 总的来说,Agent技术在LLM中具有广泛的应用前景和重要的价值。通过深入了解和研究Agent的基本原理和实践方法,我们可以更好...
一般来说RAG的工作原理是:首先利用一个检索组件在知识库(这个过程一般使用向量数据库实现)中查找与用户查询相关的文档或数据,这一步骤确保了生成过程基于的是与查询高度相关的信息。随后,这些检索到的信息被送入一个生成模型(如GPT系列大模型),该模型结合检索到的信息和原始查询生成详尽的回答或内容。其核心流程如下...