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AI Agent: �解与展望

2024-11-29 18:34  19

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# AI Agent: �解与展望 ## 1. AI Agent的定义与核心功能 ### 定义: AI Agent是一种能够自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。 ### 核心功能: #### 感知(Perception): 从环境中收集信息并提取相关知识。 #### 规划(Planning): 为某一目标作出决策。 #### 行动(Action): �于环境和规划做出动作。 ## 2. Agent的决策流程 ### 决策流程: P（感知）—> P（规划）—> A（行动） ### 循环过程: �知、规划、行动的循环，形成自主的闭环学习过程。 ## 3. Agent与环境的交互 ### 交互过程: Agent与环境的交互包括感知、规划、行动和反馈。 ### 公式: Agent = LLM + Planning + Feedback + Tool use ## 4. Agent落地的瓶颈 ### 瓶颈分析: �商不够还是外部系统化程度不够？ ### 错误归因: �确归因于LLM本身的问题还是Prompt方式的问题。 ## 5. 通用Agent的外部框架 ### 框架需求: 是否需要一个通用的外部逻辑框架来解决Agent落地问题？ ### 实现路径: 从专用到通用的实现路径。 ## 6. �模态在Agent发展中的重要性 ### 多模态优势: 解决感知问题，增强交互能力。 ### 未来趋势: �模态Agent的必然趋势。 ## 7. �Agent互动的前景 ### 互动实验: Generative Agents实验展示AI Agents的社交互动。 ### 社会现象: �拟实验中出现的戏剧化社会现象。 ## 8. Agent的落地场景 ### 行业影响: 在线教育行业可能最先被Agent颠覆。 ### 工具调用: Agent需要调用外部工具，输出代码调用工具。 ## 9. Agent的未来发展格局 ### 市场格局: �尾供应商格局，没有一家独大。 ### 深度与浅度: 通用Agent与专业Agent的区分。 ## 10. 结论 ### 展望: Agent的未来是多模态、多Agent互动和广泛应用。 ### 挑战: 解决智商问题、环境适配和多模态交互等挑战。
AI Agent 多模态 Agent落地
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