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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AI Agent（LLM，RAG，RL，Multimodal）
AI Agent是一种能够感知环境、自主规划决策并执行任务的人工智能系统，相比传统AI模型（如ChatGPT）具备更强的行动能力。其核心模块包括：规划模块（大语言模型驱动的任务分解）、工具使用模块（调用外部API和软件）和记忆模块（存储交互上下文）。关键技术融合了大语言模型、提示工程、知识检索（RAG）、强化学习等。应用场景涵盖客户服务、个人助理、科研、软件开发等领域，代表AI向通用人工智能（AGI）发展的重要方向，将人机交互模式从被动应答转变为主动代理。
LLM驱动的AI Agent框架：引领行业变革的应用探索与未来展望
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。从哲学意义上讲，“代理人”是指具有行动能力的实体，而 “代理” 一词则表示这种能力的行使或体现。而从狭义上讲，“代理”通常是指有意行动的表现；相应地，“代理人” 一词表示拥有欲望、信念、意图和行动能力的实体。
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
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操作，如打开网站、点击鼠标、键盘输入等，实现业务流程的自动化。
【LLM】基于LLM的agent应用（上）
ote 在未来，Agent 还会具备更多的可扩展的空间。 就 Observation 而言，Agent 可以从通过文本输入来观察来理解世界到听觉和视觉的集成； 就 Action 而言，Agent 在具身智能的应用场景下，对各种器械进行驱动和操作。 Agent 是以核心智能模型来驱动的，一个可以具备能力从思考开始，最终做到完整输出的智能性结构。Agent 的发展很符合第一性原理，从最先的 Prompt，后面有人在写完的 Prompt 后面加通用的规划器。 文章目录 note 零、相关概念介绍 一、人类与AI协
LLM - 分步演进：如何将 Workflow 打造成 AI Agent
摘要：本文探讨了从Workflow逐步升级到Agent系统的可行路径。相比直接构建复杂Agent系统，Workflow具有流程清晰、工程稳定、便于权限控制等优势。文章提出了四个演进阶段：节点增强、任务自动化、智能流程编排和多智能体协作，并对比了Function Call与MCP两种集成方式的差异。推荐采用三层演进策略：节点智能化、局部任务代理和引入Agent调度。通过客服流程、活动报名系统和电商订单处理三个案例，展示了不同阶段的实践效果，最终建议根据业务需求选择合适方案，多数企业更适合"具备Age
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