本文主要是介绍一文彻底理解大模型 Agent 智能体原理和案例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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什么是大模型 Agent ？
大模型 Agent，作为一种人工智能体，是具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动能力的智能实体。简而言之，它是构建于大模型之上的计算机程序，能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标的智能存在。
Agent 是 AI 大模型应用的主要新形态，在技术架构范式也发生了很大的变化，从面向过程的架构变成了面向目标架构。
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Agent 架构设计剖析
大模型虽作为智能体的核心“大脑”，负责思维与决策，但仅凭此并不足以胜任复杂任务的执行。为了全面实现智能体的功能，还需融入类似“神经感官系统”以感知环境，以及“肢体”以执行实际动作的元素。这正是构建 Agent 技术架构的初衷，旨在通过这一框架，将感知、思考与行动三者紧密结合，共同作用于复杂任务的完成。
如上图所示，Agent 共由4个关键部分组成：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、行动（Action），下面详细剖析。
1、规划（Planning）
"规划"是智能体的思维模型。类比人类，面对任务，我们先构思解决方案，拆解为子任务，评估工具，执行中反思调整，并考量终止时机。通过大模型提示工程，比如：ReAct、CoT 推理模式，可赋予智能体类似思维模式，精准拆解复杂任务，分步解决。
2、记忆（Memory）
记忆，即信息存储与回忆。智能体模拟人类，设短期记忆存会话上下文，助多轮对话，任务毕则清；长期记忆存用户特征、业务数据，向量数据库速存速查。
3、工具（Tools）
智能体依据“工具”感知环境、执行决策。工具比如：神经感官，助其获取信息、执行任务。配备多样工具并赋权，比如：API 调用业务信息，插件扩展大模型能力，比如：ChatPDF 解析文档、Midjourey 文生图。
4、行动（Action）
智能体依规划与记忆，执行具体行动，包括与外部互动或工具调用，实现输入至输出的转化。比如：智能客服回复、查询天气预报、AI 机器人抓起物体等等。
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大模型 Agent 案例
案例一：Agent 预定餐厅
为了更好地理解 大模型 Agent，我们一起来看个生活中的场景：假设你需要与朋友在附近吃饭，需要 Agent 帮你预订餐厅。
Agent 会先对您提出的任务进行规划如下：
第一步：获取当前位置
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推理 1：当前知识不足以回答这个问题，需要知道当前所在位置以及附近的餐厅；
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行动 1：使用地图工具（Tools）获取当前所在位置；
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结果 1：得出附近餐厅列表。
第二步：确定匹配餐厅
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推理 2：确定预订的餐厅，需要知道饮食偏好以及其他细节（比如：吃饭时间、人数）；
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行动 2：从记忆（Memory）中获取您的饮食偏好、人数、时间等信息；
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结果 2：确定最匹配的餐厅。
第三步：预订餐厅
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推理 3：基于结果2，评估当前所拥有的工具能否完成餐厅预订；
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行动 3：使用相关插件工具，进行餐厅预订（Aciton）；
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结果 3：任务完成。
案例二：完成工作报表 Agent
构建【工作报告智能体】整体步骤如下：
第一步：规划（Planning）：设计 Prompt 引导大模型拆解“生成工作报告”任务，细化为四步：数据收集、报告整理、汇报人选定、自动提交。
第二步：工具（Tools）：针对大模型知识局限，采用 RAG 技术接入私有数据中心 API，获取客户数据；同时接入工作报告应用 API，赋予数据填充与提交权限。
第三步：记忆（Memory）：分析员工历史报告，提炼风格、格式、周期、汇报人等特征，形成长记忆库，辅助新报告撰写。
第四步：行动（Action）：依托工作报告应用权限，大模型完成报告后自动执行提交，实现全程自动化。
如何学习AI大模型？
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学习路线
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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