【大模型应用开发 动手做AI Agent】第二轮行动：工具执行计算

1. 背景介绍

1.1 大模型应用开发的兴起

近年来,随着人工智能技术的飞速发展,特别是以GPT-3、PaLM等为代表的大语言模型的出现,AI应用开发进入了一个全新的阶段。这些大模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为构建更加智能化的AI应用提供了强大的基础。

1.2 AI Agent的概念与意义

AI Agent是一种基于大模型的智能化应用程序,它能够根据用户的输入,自主完成各种复杂任务。与传统的规则系统不同,AI Agent具备更强的自主学习和推理能力,能够根据上下文动态调整策略,提供更加个性化和智能化的服务。

1.3 工具执行计算在AI Agent中的重要性

工具执行计算是AI Agent的一项关键能力。通过调用外部工具或API,AI Agent可以突破自身能力的局限,完成更加复杂多样的任务。例如,AI Agent可以调用搜索引擎检索信息,调用计算器进行数学运算,调用翻译API实现多语言交互等。工具执行计算极大地拓展了AI Agent的应用场景和服务边界。

2. 核心概念与联系

2.1 大语言模型

大语言模型是指在海量文本语料上训练的深度神经网络模型,如GPT-3、PaLM、BERT等。这些模型能够学习到丰富的语言知识和常识,具备强大的语言理解和生成能力。大语言模型是构建AI Agent的核心基础。

2.2 提示工程

提示工程(Prompt Engineering)是指根据具体任务,设计合适的输入文本,以激发大模型的潜力,引导其生成期望的输出。优质的提示不仅包含任务指令,还应该提供必要的背景知识、约束条件、格式要求等,