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news 2025/9/17 2:59:48

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为什么要学？

我们先搞清楚为什么？

最近看到 AI 创新力五问，我们日常生活中有使用 AI 来融入到我们的学习工作流嘛？

值得我们日常反省。

未来企业人才招聘测试AI创新力的五问：

您是否处于每天习惯使用 AI 的状态？
请依据 XX 任务为我创作一个提示词工程。
倘若 AI 给出的答案无法令您满意，您会怎样与 AI 进行交互？
请为我拆解一个任务的工作流程。
若要搭建一个 AI 智能体，以使此工作流更简便地完成，您会如何构建？

我理解我们学 AI 核心是为了提升效率，增加竞争力。

什么是大语言模型？

我们在了解智能体之前先了解一下大语言模型（LLM），大语言模型可以接受输入、进行分析或推理，最终进行输出，就好比我们现在常用的 ChatGPT 和 Kimi。

然而，大语言模型无法像人类一样，拥有规划思考能力、运用各种工具与物理世界互动，以及拥有人类的记忆能力。

LLM：接受输入、思考、输出
人类：LLM（接受输入、思考、输出）+ 记忆 + 规划 + 工具

什么是 AI 智能体（Agent）？

智能体的英文是 Agent。

Agent 可以翻译为代理人、代理商，可以帮助我们完成一些事情的实体，可以是人或机器。

我们可以理解为一个智能助手，只需要我们给出任务，他就可以自己作出决策并执行的智能助手。

在没有智能体之前，我们先考虑一个场景：我们需要写一篇智能体的科普文

第一步：先打开搜索引擎搜索一些相关书籍相关文章来进行阅读，打开我们的思路。
第二步：参考了大量的书籍和文章后，形成自己的思路，创建文章的大纲。
第三步：针对我们的大纲，对每个段落进行编写，编写过程中不断调整。
第四步：编写之后需要对文章进行排版，对文章进行校对，也需要对前文进行修改。
第五步：写完之后，找朋友帮忙看看，预览一下，看下有什么问题，不合理的地方进行修改。
第六步：冥思苦想一个容易爆火的标题，增加浏览量。

没有智能体前，我们要不就是人工处理，每一步都人工去做，要么写一段提示词，让大模型进行信息整理，写大纲，写章节，起标题，并进行修改。

但是有以下缺点：

我们需要用不同的提示词来完成不同的任务。
大模型没有记忆能力，有上下文限制。
提示词会非常复杂，不利于维护。所以我们引出智能体的概念。

智能体核心公式

我们直接给出智能体的核心公式。
Agent（智能体）=LLM（大模型）+ Planning（规划）+Memory（记忆）+ Tools（工具）

人类：LLM（接受输入、思考、输出）+ 记忆 + 规划 + 工具我们可以看到智能体越来越像人了，但是没有情感。

我们来解读一下上面这张图，以便大家更好地理解。

记忆（Memory）
短期记忆：执行任务过程中的上下文，会在子任务的执行过程产生和暂存，在任务完结后被清空。
长期记忆：长时间保留的信息，一般是指外部知识库。
规划（Planning）
智能体会把大型任务分解为子任务，并规划执行任务的流程；智能体能体会对任务执行的过程进行思考和反思，从而决定是继续执行任务，或判断任务完结并终止运行。
简单来说，就是我们上面提到的写作流程，收集、写大纲，写章节等等，俗称工作流。
工具（Tools）
为智能体配备工具 API，比如：计算器、搜索工具、代码执行器、数据库查询工具等。有了这些工具 API，智能体就可以和物理世界交互，解决实际的问题。