🚀【AI Agent 知识库】
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一、智能体（AI Agent）入门与概览
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Agent 为什么这么火？ | AI Agent因自主执行与广泛实用而崛起。爆火主要原因有商业化临界点突破实现落地商用、真正能够解决实际问题、商业应用可见。 2025年 AI Agent行业报告.pdf |
Agent 开发涉及哪些关键技术？ | 与基础的LLM聊天机器人相比，智能体是一个显著更复杂的工程挑战，因为它们需要状态管理（保留消息/事件历史、存储长期记忆、在智能体循环中执行多次LLM调用）和工具执行（安全执行LLM输出的动作并返回结果） 核心架构设计 • 大脑模块：基于大语言模型（如GPT-4、Claude或开源Llama3）的推理与决策能力，需掌握提示工程（Prompt Engineering）和结构化输出生成技术。 • 感知模块：环境感知与数据输入处理（如NLP、计算机视觉），涉及API调用或RPA（机器人流程自动化）技术。 • 执行模块：工具调用（Function Calling）和动作执行，需熟悉代码生成、第三方服务集成（如支付、搜索API）。 关键技术栈 • 开发框架：LangChain、AutoGen等Agent专用框架，或低代码平台如Coze/Dify。 • 数据管理：向量数据库（Chroma、Milvus）、RAG（检索增强生成）技术，用于知识库构建。 • 模型训练与优化：监督学习/强化学习微调、评估指标（准确率、F1值）及幻觉抑制技术。 Agent研发前沿技术与趋势.pdf |