06 以 LLM 为驱动核心的 AI Agent

亚马逊云科技培训课程 2024-05-17 09:20:38

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06 以 LLM 为驱动核心的 AI Agent本课程将讲解 LLM 与 AI Agent 的关系以及 AI Agent 是什么，AI Agent 的模式和 AI Agent 的发展趋势，同时会阐述 AI Agent 的构建方式和理论基础。
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一款由大型语言模型（LLM）驱动的动画引擎 agent 用户输入抽象概念或词语，会将其转化为高水平的生动动画
一款由大型语言模型（LLM）驱动的动画引擎 agent 。用户输入抽象概念或词语，会将其转化为高水平的生动动画。 您只需输入词语，点击生成，便可得到动画。 概念即影像: 输入一个主题，Fogsight 将为您生成一部叙事完整的高水平动画，包含双语旁白与电影级的视觉质感。 智能编排: Fogsight 的核心是其强大的LLM驱动的编排能力。从旁白、视觉元素到动态效果，AI 将自动完成整个创作流程，一气呵成。 语言用户界面 (LUI): 通过与 AI 的多轮对话，您可以对动画进行精准调优和迭代，直至达到您心中最理想的艺术效果。
AI Agent深度解析[代码]
本文深入探讨了AI Agent的基本概念、核心组件、架构蓝图、运作机制、关键能力、实现技术、开发框架与发展趋势。AI Agent作为具备环境感知、目标驱动和自主决策能力的智能系统，其核心组件包括感知、记忆、规划、推理、决策、行动和学习。文章详细介绍了AI Agent的架构设计原则、认知周期（OODA循环）以及大型语言模型（LLM）在其中的核心作用。此外，还分析了AI Agent的关键能力如何补充和扩展LLM的功能，并探讨了多Agent协调平台（MCP）和A2A协议在促进Agent生态系统发展中的重要性。最后，文章展望了AI Agent与LLM的共生演化、通用智能体的发展以及未来学习大模型AI的必要性和路径。
AI+技术 | 一文读懂以LLM为核心的AI Agent的架构指南
控制端处于核心地位，大脑模块承担记忆、思考以及决策制定等基础工作，感知模块则负责接受和处理来自外部环境的多样化信息，如声音、文字、图像、位置等，最后，行动模块通过生成文本、API调用、使用工具等方式来执行任务以及改变环境。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
AI Agent框架（LLM Agent）：LLM驱动的智能体如何引领行业变革，应用探索与未来展望
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一文讲清：LLM 如何驱动 AI 智能体（AI Agent）？
随着大语言模型（LLM）的成熟，AI 智能体（AI Agent）正在从简单的自动化脚本，演变为能够理解目标、拆解任务并自主决策的智能系统。本文围绕“LLM 如何驱使智能体”这一核心问题，用通俗语言讲清 LLM 在智能体中的关键作用，包括任务理解、智能体工作流规划、工具调用与执行决策等，并结合真实应用场景，帮助读者理解为什么没有 LLM，就没有真正可用的 AI 智能体。
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