今天分享的是：深入浅出讲解AI Agent速盈配资
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《深入浅出讲解AI Agent》围绕AI Agent展开全面探讨。AI Agent与传统AI不同，人类给予目标后它能自行想办法达成，突破了“一个口令，一个动作”的模式。打造AI Agent的方式有强化学习（RL）和直接使用大语言模型（LLM），LLM为实现AI Agent带来新可能，且相比传统Agent，基于LLM的Agent有近乎无限可能、可使用工具等优势。文中列举多个AI Agent应用实例，如虚拟村庄、Minecraft中的NPC、使用电脑完成任务以及训练模型、做研究等场景，展现其广泛应用。在关键能力剖析方面，AI根据经验调整行为涉及记忆机制，像RAG技术，通过检索相关经验来改进决策，但也面临记忆管理和信息筛选问题；使用工具时，语言模型将工具视为Function调用，虽可借助搜索引擎等工具提升能力，但存在过度依赖工具出错的情况，且模型对外部知识的判断受多种因素影响；在做计划能力上，LLM有一定规划能力，可生成步骤计划，但面对复杂情况和意外时，计划可能需调整，不同模型在规划任务上表现各异，目前也有通过树搜索等方法强化规划能力的探索，不过存在动作无法回溯等问题，引入World Model可减少不必要搜索，帮助AI更好地做计划。
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