AI Agent的核心是推理规划能力,其次才是函数调用和记忆能力;但三者又缺一不可。

最近发现有些人还不了解什么是AI Agent,或者是看了Agent的概念,但还是不知道什么是AI Agent,今天我们就来详细介绍一下什么是AI Agent。

什么是AI Agent?‍

这篇关于Agent的文章,即是对AI Agent的介绍,也是为了记录自己对AI Agent的理解。

什么是AI Agent?‍‍‍‍

网上的介绍说,AI Agent中文翻译叫智能体,是一种能够感知环境,进行决策和执行动作的智能实体。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

看了以上的定义,可能很多人还是觉得一头雾水,这都是什么玩意,能不能说点人能看懂的东西。‍‍

那下面我们就用大白话介绍AI Agent,大家都说大模型的功能很强大,能回答问题,绘画等等;但如果你想让大模型去工地搬砖怎么办?它又没手没脚,而且也不知道该往哪搬啊。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

难道因为这个原因,就不让大模型去工地搬砖了吗?这显然是不可能的,发展科技的目的就是为了人类服务的;所以就需要一种让大模型能够搬砖的方法。当然,类似的还有让大模型去帮忙处理工作,去控制生产等等。‍‍‍

所以,简单来说所谓的AI Agent就是一种让大模型能够与现实世界接触的方法,让大模型能够去替代人类处理一些工作与问题,这就是AI Agent。‍

那么,说起来简单Agent就是让大模型去干活;但回到技术上来看,大模型没有手脚,你想让它干活它就能干活了?这显然是不可能的,因此就需要一种方式——函数调用。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

因为目前是信息时代,各种企业生产都开始慢慢接入工业互联网中;在以前干活时需要员工在流水线上操作,而现在只需要让员工点点鼠标即可。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

而这一切都是通过API的方式进行的,因此只需要给大模型设计一个能够使用API的功能,就可以让大模型去干这些事情,而这就是函数调用;函数调用是实现AI Agent的基础之一。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

ok有了函数调用也就意味着大模型有了现实中的手和脚,但我们知道大模型目前的能力还有限;它还无法做到像真正的人类一样聪明,面对复杂的问题它还是无法处理。因此,虽然大模型有了“手脚”,但它依然什么都干不了,因为没有一个能够指挥它的大脑。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

因此,就需要一种方式来提高大模型这个大脑的逻辑思维能力,在遇到问题时,大模型能够根据自己的逻辑思维能力进行判断和处理。‍‍‍‍‍‍‍

而由此也诞生了一些新的技术,比如说思维链(CoT)技术等;目的就是让大模型具备任务分解的能力,把一个复杂的工作任务拆解成多个简单的可行的小任务;而这就是大模型的推理能力。

还有,目前的大模型没有记忆功能,也就是说你每次和它说话都是全新的, 没有上下文,这也是目前大模型的一个短板;因此你想连续和它交流就需要有一种解决这个问题的办法,这个办法就是怎么让大模型具备上下文记忆的能力,比如连续对话的能力。‍‍‍‍

如果没有记忆能力,那么AI Agent会发生什么事情?‍‍‍‍‍‍‍‍‍

那就会出现,上一秒大模型让做的事情,下一秒它自己就忘了;而这就会导致重大的生产事故。而目前大模型的记忆能力主要是通过外部存储库实现的——比如说向量数据库。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

而有了以上三个东西,函数调用——大模型现实中的手脚;逻辑推理能力——大模型任务分解和规划的能力;以及记忆能力——大模型上下文理解和连续对话的能力。大模型就可以像真正的人类一样,去完成各种复杂的任务。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

最后,还需要一个东西,那就是行动力;在大模型具备这些能力之后,我们就可以通过对话或其它方式,让大模型按照具体的任务去行动;也就是先调用逻辑推理模型去分析和拆解任务;然后使用函数调用去实现外部功能的控制;最后使用向量数据库报错连续对话。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

因此,这才有了AI Agent的一个经典架构图:‍‍‍

即:工具模块(函数调用),规划模块和记忆模块;最后大模型通过这三个模块来处理现实中的任务。‍

而具体这几个模块之间,怎么实现,使用了哪些技术,这就是另一个话题了。‍‍

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

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。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!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。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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