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AI超级助手:打造专属AI产品人的agent,让工作高效到飞起!

发布日期:2024-08-03 22:22:12 浏览次数: 2826
作者:AIGC新知

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包含:agent核心技术、agent创建平台、agent应用场景。

访问:https://www.feishu.cn/community/article/wiki?id=7379503748537647105
文末有惊喜!
什么是Agent?

AI代理(AI agent)是将人工智能技术与特定应用场景相结合,实现技术应用落地的一种实践方式。

大模型尽管通过海量数据训练后具备了高级智能,但它们本身并不具有实体形态。这就像人类的大脑,虽然能够产生想法,但关键在于如何将这些想法转化为具体行动,即将想法实现出来。

AI agent的作用就是将这些抽象的智能转化为具体的功能和应用,它们充当了大型AI模型与现实世界之间的桥梁,使得AI的智能能够以更加具体和实用的方式服务于人类社会。通过AI代理,大型AI模型的潜力得以扩展和实现,从而在各个领域发挥其作用。

Agent架构是怎么样的?

大模型驱动的自主agent架构:规划(planning)、记忆(memory)、工具(tools)、执行(action)

agent负责协同各个组件处理复杂任务和决策过程。

  • 规划:包括规划、决策能力,有效执行复杂任务。涉及子目标分解、连续思考(思维链)、自我反思和批评、对过去行动的反思

  • 记忆:短期记忆和长期记忆。

    • 短期记忆:与上下文学习有关,属于提示工程一部分。

    • 长期记忆:与信息长时间保留与检索有关,利用外部向量存储和快速检索

  • 工具:包括agent调用的各类工具,如:日历、计算器、代码解释器等。

  • 执行(行动):基于规划和记忆执行具体行动,包括:与外部世界互动、调用工具完成一个动作或者任务。

Agent执行流程

Agent通过不同模块的协作处理和解决任务:

  • 接收任务:通过读入的提示【查询、附加知识、人设提示】,接收需要处理的任务。

  • 记忆更新:根据任务更新系统记忆,确保信息是鲜活的,

  • 记忆检索:从记忆检索相关信息,必要时可进行截断,便于高效处理信息。

  • 任务规划:根据工具、记忆、查询提示,由大模型生成一个包含任务名称的计划,包括后续执行步骤和动作【说明调用工具和参数】。

  • 工具执行:大模型会调用在任务规划中指定的工具去完成特定的任务,将工具生成的指定格式结果整合到任务记忆,如果“任务规划”产生任务完成信号,循环将终止。根据工具描述、记忆、约束条件,判断是否调用已有工具。

    • 工具描述:工具的简版说明书。

    • 记忆和约束条件:提示中告诉agent,如果你没有这方面的知识,一定要查询相关资料,不要乱说。

  • 总结:系统总结出最终的答案,完成整个任务处理工程。

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