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...
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...
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 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...
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,是一种软件自动化技术。RPA 通过模仿人类在电脑上的手动...
(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...
Agent智能体的工作流可以简单分成两种:一种是固定的静态工作流,一种是智能体自主决策的动态工作流。 静态流程的Agent举几个例子,例如新闻热点追踪推送Agent,每日新论文摘要总结Agent,它们的优点是可控,稳定,可复现,缺点是一种流程基本只能固定适配一种场景,就像工厂的流水线。
AI Agent,可以理解为一种能够感知环境、进行决策并执行动作的智能实体。它使用大型语言模型(LLM)作为核心计算引擎,使系统能够进行对话、执行任务、推理,并展现出一定程度的自主性。简而言之,AI Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。AI Agent主要由以下几个关键组件构成:感知模块:类似于人类的五官,...