文章目录

基于大模型的Agent技术框架1

1.背景介绍

2.核心概念与联系

2.1 大模型

2.2 Agent

2.3 提示工程

2.4 思维链

2.5 检索增强生成

3.核心算法原理具体操作步骤

3.1 任务理解

3.2 知识检索

3.3 思维链构建

3.4 答案生成

3.5 结果优化

4.数学模型和公式详细讲解举例说明

4.1 Transformer 模型

4.2 语言模型

5.项目实践：代码实例和详细解释说明

6.实际应用场景

7.工具和资源推荐

8.总结：未来发展趋势与挑战

9.附录：常见问题与解答

Q1: 构建Agent需要哪些基础知识？

Q2: 中小型团队如何开发基于大模型的Agent？

Q3: 如何评估一个Agent系统的性能？

Q4: Agent会取代人工吗？

Q5: 面向Agent开发，你推荐哪些学习资源？

【大模型应用开发 动手做AI Agent】基于大模型的Agent技术框架 2

背景介绍

核心概念与联系

核心算法原理具体操作步骤

数学模型和公式详细讲解举例说明

项目实践：代码实例和详细解释说明

实际应用场景

工具和资源推荐

总结：未来发展趋势与挑战

附录：常见问题与解答

Q: 如何处理大量未标记数据？

Q: 在实际应用中如何平衡效率和效果？

Q: AI Agent如何在动态环境中保持稳定性能？

基于大模型的Agent技术框架1

1.背景介绍

随着人工智能技术的快速发展，特别是自然语言处理和大模型技术的突破，基于大模型的Agent（代理）技术正在成为人工智能应用的新热点。Agent技术旨在创建能够自主执行任务、与人交互的智能软件系统，在客户服务、个人助理、智能教育等领域具有广阔的应用前景。

本文将深入探讨基于大模型的Agent技术框架，阐述其核心概念、原理和实践，为读者提供全面深入的认识。

2.核心概念与联系

2.1 大模型

大模型是指规模巨大的深度学习模型，通常包含数十亿甚至上万亿个参数。这些模型在大规模语料上进行预训练，能够学习到丰富的语言知识和常识。目前主流的大模型包括GPT-3、PaLM、BERT等。大模型为构建高性能Agent奠定了基础。