关于什么是 LLM Agent,我们之前写过文章介绍,不过多浪费笔墨,简而言之,你可以理解为「具有了主观能动性」的 AI,而不是传统意义上被动响应式的 AI。 LLM Agent 利用大语言模型的强大理解与推理能力,结合外部工具(如数据库查询、代码执行、网页访问),实现多轮交互、长期记忆与自主规划,能够主动解决复杂、多步骤的...
什么是 AI Agent? 虽然LLM 驱动的 Agent 的定义尚未得到广泛接受,但它们可以被描述为一个系统,可以使用 LLM 来推理问题,创建解决问题的计划,并借助一组工具执行计划。 简而言之,Agent 是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。 此功能最初在以下项目中得到应用:AutoGPT 或BabyAGI。在这些案例中,Agent...
基于大语言模型(LLMs)Agent(后文也称代理),正以前所未有的方式重塑人工智能的边界。 在复旦大学的一篇论文中《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey[1]》作者详细地追溯了代理(Agent)的起源,并讨论了其在人工智能中的发展,并且解释了为什么大型语言模型(LLM)适合作为代理的基础...
随着人工智能技术的快速发展,大模型(Large Language Model, LLM)和智能体(Agent)成为了AI领域的两个热门概念。虽然它们在功能和应用上有一定的重叠,但本质上却是不同的。
是什么:Agent(智能体)是能自主规划、决策的AI程序,像一个有目标的“数字打工人”。 能力:不仅能回答问题,还能拆解任务(如“订机票→查航班→比价→支付”)、调用工具(搜索/计算器/API)。 关键突破:让AI从“被动应答”升级为“主动做事”,比如自动订酒店、管理日程、炒股分析。
1.2. Agent 这个词意义、什么是Agent 1.2.1 Agent由来 有很多人或许会疑惑,Agent 这个东西看起来跟 LLM 也没差得那么远,那为啥最近突然 Agent 那么火,而不称之为 LLM-Application 或者其他的词呢?这就得从 Agent 的来历上说起了,因为 Agent 是个很古老的术语,甚至可以追溯至亚里士多德和休谟等人的言论。从哲...
什么是 Agent? 根据OpenAI 科学家 Lilian Weng 的一张Agent 示意图 [1]我们可以了解 Agent 由一些组件来组成。 规划模块 子目标分解:Agent 将目标分为更小的、易于管理的子目标,从而更高效地处理复杂的任务。 反省和调整:Agent 可以对过去的行为进行自我批评和自我反思,从错误中吸取教训,并针对未来的步骤进行完善...
LLM Agent 其实就是一种会使用外部工具的 LLM。在 Agent 中,LLM 就像大脑一样,负责利用工具收集和处理信息,最终完成任务。从原理上来说,LLM Agent 通过借助外界工具,几乎可以做任何事情。可以说它是通用人工智能(AGI)的雏形。最近的一个应用了 Agent 的例子就是自动软件开发框架 ChatDev。这次...
LLM Agent:专注于自然语言处理,主要处理文本相关任务。 AI Agent:整合多种AI技术,适用于复杂和多样化的任务。 技术差异 LLM Agent:依赖于大规模语言模型及其相关技术。 AI Agent:结合计算机视觉、强化学习等多种技术,实现全面的智能化。 应用场景差异 LLM Agent:广泛应用于对话系统、文本生成和语言翻译等领域。