怎样做才能让百度前两页有自己网站内容,网站建设 投标,网络规划设计师教程第2版高清下载,英语作文网站以下是针对Lilian Weng的AI Agent综述文章#xff08;原文链接#xff09;的深度解析与整理#xff1a; AI Agent革命#xff1a;当大模型学会使用工具、记忆与规划
——解析LLM驱动的下一代智能体技术架构 一、核心范式转变
传统AI模型#xff08;如ChatGPT#xff09…以下是针对Lilian Weng的AI Agent综述文章原文链接的深度解析与整理 AI Agent革命当大模型学会使用工具、记忆与规划
——解析LLM驱动的下一代智能体技术架构 一、核心范式转变
传统AI模型如ChatGPT是被动响应者而LLM Agent是主动执行者
# 经典Agent工作流示例
agent LLMAgent(tools[SearchTool(), Calculator()])
agent.run(预测特斯拉2025年股价) # 自主分解任务→调用工具→验证结果革命性突破大语言模型从「文本生成器」升级为「智能决策中枢」通过推理-行动-反思循环解决复杂问题。 二、Agent四大核心组件
1. 大脑LLM的推理引擎 角色控制通过System Prompt设定Agent身份如“资深金融分析师” 思维链进化 CoTChain-of-Thought基础分步推理 → ReAct推理行动交替执行 [ReAct示例]
问题梵高出生那年莫奈几岁
步骤
1. 推理需查两人出生年份 → 2. 行动搜索梵高出生年 → 3. 推理1853年
4. 行动搜索莫奈出生年 → 5. 推理1840年 → 6. 答案莫奈大13岁Reflexion失败后自我批判→修正策略
2. 记忆系统
记忆类型技术实现应用场景短期记忆对话上下文窗口保持对话连贯性长期记忆向量数据库检索增强用户画像/历史行为情景记忆自动摘要存档关键事件跨会话持续学习
3. 工具生态 关键接口function callingOpenAI / ToolformerMeta 工具类型 #mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .label text,#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .node rect,#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .node circle,#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .node ellipse,#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .node polygon,#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-qEyfSV18phwPkDHF :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;}工具类型搜索引擎API调用代码解释器专业插件 实验突破 ChemCrow化学Agent操作17种实验工具AutoGPT自主拆解多层级任务
4. 规划能力
任务分解 Tree of Thoughts树状结构探索解决方案LLMP调用规划器生成流程图 多Agent协作# 模拟科研团队
researcher Agent(role文献分析专家)
analyst Agent(role数据科学家)
coordinator Agent(role项目主管)
coordinator.delegate(分析癌症数据, [researcher, analyst])三、前沿技术突破
1. HuggingGPT
工作流 用户请求 → LLM任务规划 → 调用HuggingFace模型 → 结果整合案例 “生成泰坦尼克号幸存者报告” → 调用文本生成数据分析模型
2. 视觉Agent
ViLa架构输入厨房监控画面
行动链
1. 检测灶台火焰 → 2. 调用灭火指令 → 3. 通知业主四、开发框架对比
框架核心优势适用场景LangChain模块化设计易于扩展快速原型开发AutoGPT自主任务分解复杂目标执行BabyAGI轻量级任务队列管理个人助理机器人五、未来挑战
幻觉控制工具调用结果验证机制安全边界防止越权操作如私自发送邮件能量效率减少API调用成本Google研究显示Agent任务能耗增加47倍 结语当LLM学会使用工具、积累记忆并自主规划我们正见证从「对话机器人」到数字生命体的演化。正如Lilian Weng所预言 “Agent不会取代人类但会重塑人机协作的边界——未来十年每个人都将拥有AI协作者。” 附录关键论文速递
ReAct Yao et al. 2022Reflexion Shinn et al. 2023HuggingGPT Shen et al. 2023
此博客保留了原文的技术深度同时通过可视化结构、代码示例和应用场景增强可读性适合开发者与技术决策者阅读。
