宝塔无法安装wordpress,网站建设推广优化招聘模板,假网站网站怎么做,营销和运营的区别是什么AI Agent是什么
将LLM思想链接到一起#xff0c;自主实现用户设定的任何目标。只需要告诉AutoGPT一个目标#xff0c;能自主生成执行计划。
吴恩达#xff1a;“与其争论哪些工作才算是真正的 Agent#xff0c;不如承认系统可以具有不同程度的 Agentic 特性。”
核心在于…AI Agent是什么
将LLM思想链接到一起自主实现用户设定的任何目标。只需要告诉AutoGPT一个目标能自主生成执行计划。
吴恩达“与其争论哪些工作才算是真正的 Agent不如承认系统可以具有不同程度的 Agentic 特性。”
核心在于将复杂任务分解成多个步骤并通过循环迭代的方式逐步优化结果。这种工作方式更接近于人类解决问题的思维模式 目标设定: 明确任务目标 规划分解: 将任务分解成多个子任务 迭代执行: 依次执行每个子任务并根据反馈结果进行调整和优化最终完成目标。
Agent LLMPlanning规划Tool use执行Feedback纠正偏差
Agent的组成部分 记忆包含短期记忆和长期记忆
Agent的规划决策plan
每种方式都得依赖于提示词
任务分解
思维链CoT
CoT是一种提示词工程方法会显示输出中间逐步得推理过程增加大模型的算数、常识和推理能力。
它成为了处理复杂任务的常用手段。 思维树TOT
**「TOT」**可以让LLM 自己给出多条不同的推理路径 分别进行评估后决定下一步的行动方案 在必要时向前或向后追溯以便实现进行全局的决策 TOT比CoT的正确率大大提高
反思与改善
ReAct
ReAct是一种提示词工程方法它使用小样本学习来教导模型如何解决问题。
ReAct三个核心概念
思考Thought是LLM产生下次行为的理由行动ActLLM生成的需要执行的具体行为行为结果/反馈Obs反馈信息会继续输入到LLM帮助下一步决策
缺点
完成k步长度很长需要较大的上下文窗口需要消耗大量token由于工具种类的多样以及输出的不稳定在LLM被广泛使用的指令微调在增强式语言模型中很难倾泄可范化性的工具使用能力到小模型上。可以说指令微调不可避免的会导致让小模型“背住”训练集中的工具输出
ReWOO
将推理过程与外部观察分离从而减少token的消耗。ReWOO分成三个独立的模块
Solver分解任务制定一个相互依存的规划蓝图每个任务都分给WorkerWorker从工具中检索结果Solver综合所有规划和结果生成初始任务的最终答案
AI Agent和LLM的对比
AI Agent是基于多个大模型实现的。
训练方式
LLM大语言模型通常基于监督学习算法进行训练能够根据事先设定的规则进行行为决策适用于已知的环境和任务
而Agent则通常基于强化学习算法进行训练能够通过与环境的交互来学习最优的行为决策适用于未知的环境和任务。
LLM是一种基于海量文本数据进行训练的人工智能模型旨在理解和生成人类语言。它具有庞大的参数规模能够学习语言数据中的复杂模式执行文本总结、翻译、情感分析等任务。LLM的特点包括长期记忆和短期记忆模块能够记住大量的上下文信息并在执行任务时调用相关知识。
Agent是一种在分布式系统或协作系统中能够持续自主发挥作用的计算实体。广义上Agent指具有智能的任何实体可以是计算机硬件或软件。Agent具有自治性、社交能力、反应能力和预动能力等特性能够在没有其他Agent干预的情况下运作并与其他Agent进行交互。
应用场景
LLM更偏向于事先设定好的规则和任务适用于已知的环境和任务而Agent更注重自主学习和适应能力适用于未知的环境和任务
形态
LLM和agent都可以实现为一个对话系统
LLM只响应用户的查询指令实现一些生成任务比如生成代码、文章
Agent开源的项目
AutoGPT
以LLM作为主控制器来建立AI Agents作者提供了很多API代码来解析数据格式帮助AI agents更好的理解和处理NL目前还处于试验的阶段。AutoGPT是开源的是由GPT-4驱动。
执行流程
1、任务定义通过namerolegoal组成prompt
2、理解任务: chatgpt对prompt通过大模型进行语义理解
3、生成方案chatgpt输出详细的一步一步step-by-step解决方案
4、生成指令: LLM根据规划plan生成可执行的操作或指令
5、执行指令调用外部工具或者chatgpt完成任务
6、输出结果指令操作完成后系统返回执行结果
7、评估结果AI会评估结果以确定是否达到预期目标或是否需要进一步完善
BabyAGI
通过运行一个无线循环来工作该循环执行以下流程
1、从任务列表中提取第一个任务
2、将任务发送给执行代理该代理使用Open API根据上下文完成任务
3、整理结果并将结果存储在Pinecone中
4、基于目标和前一个任务的结果创建新任务并根据优先级对任务列表进行排序
HuggingGPT
LLM作为中心Agent模型作为Tool和Action执行分为以下4个阶段
1、任务规划LLM把用户要求分解成任务集合决定执行顺序和任务之间的资源依赖
2、模型选择把任务安排给对应的模型
3、任务执行模型执行任务
4、响应生成LLM集成模型生成结果返回给用户
Agent系统设计和业务应用
设计一个 Agent自动选择使用以下工具回答用户的问题
查看目录下的文件基于给定的文档回答用户问题查看与分析 Excel 文件撰写文档调用 Email 客户端发邮件
AI Agent现状
效果不是很好存在很大的局限性因为上下文token有限记忆功能容易丢失另外是一个复杂的系统所以特别消耗内存。
执行效率
需要多次与外界进行交互LLMs消耗资源大通过Agent自行探索并完成整个解决过程仍然比较繁琐时也容易把问题复杂化
依赖LLM
所用技术严重依赖于LLM基础能力
训练方式与效果
错误积累前面的一些步骤导致偏差似的后续步骤越走越远。
我的话术
用2句话描述agentagent可以说是将多个LLM思想链接到一起agent通过prompt自动将给定的复杂任务分解为多个子任务每个子任务去调用对应的工具通过循环迭代的方式逐步优化结果最后面整合出结果。虽然很智能但是也有一些局限性比如需要多次与外界交互消耗资源大导致执行效率慢也严重依赖LLM的基础能力如果前面一些步骤有偏差导致错误积累所以效果不会很好。
我觉得开源项目最好可以用AutoGPT和HuggingGPT我在coze种测试过流模式效果不错 。 大模型AI产品经理如何学习
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1.学习路线图 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
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