一文带你了解基于大模型的Agent

大型语言模型和智能体技术概述

作者：陈安东，Datawhale成员

前言

大型语言模型（LLMs）的发展正改变智能体技术的构建，提供强大的推理和生成能力。Datawhale开源课程“生成大模型基础”旨在提供对这些技术全面的理解。

简介

智能体（AI Agents）旨在自主完成任务，并依赖LLMs实现智能化。较为复杂的问题可能需要LLMs与其他技术集成，比如RAG系统和数据分析工具。

LLM Agent 架构

基于LLM的智能体包括用户请求、智能体核心、规划和记忆等组成部分，LLM在其中扮演核心角色。

智能体

LLMs作为智能体的“大脑”，负责处理多任务，需要上下文理解、持续学习、多模态交互以及安全性和可靠性。

规划

规划模块帮助智能体理解问题并找到解决方案，采用如思维链（COT）、思维树（TOT）等方法分解任务，并结合反馈提高决策质量。

记忆

记忆模块存储智能体的内部日志，关键于学习和决策，包括短期记忆、长期记忆和混合记忆。

工具

工具让LLMs能通过外部环境获取信息或完成子任务，如MRKL、Toolformer和函数调用策略，扩展了LLMs的能力。

Agent的挑战

构建基于LLM的智能体面临角色适应性、上下文长度、提示鲁棒性、知识边界和效率成本等挑战，需要持续研究和技术创新。

从用户中来，到用户中去：IPD模式下善用FFAB模型，让你的产品供不应求

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文章来源：

Datawhale

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