浅谈大模型之Agent(下篇)

最新推荐文章于 2025-07-18 15:12:19 发布
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  • 大模型在Agent中的应用

        随着人工智能技术的不断进步，大模型Agent已经成为了推动智能应用发展的关键力量，这些Agent不仅能够理解人类的语言，还能自主地执行复杂任务，从简单的聊天机器人到能够做出战略决策的企业级助手，大模型Agent正逐步改变着我们的生活和工作方式。本文通过两个实践案例，详细阐述了如何从0到1利用受限的FAQ文档和LLM能力，搭建一个智能问答Agent，供大家学习参考。

实践示例1：

示例场景：智能运维专家Agent

本场景价值：

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一文彻底理解大模型 Agent 智能体原理和案例
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▼最近直播超级多，预约保你有收获今晚直播：《LoRA微调私有大模型案例实战》—1—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...
大模型Agent智能体实操笔记，超干分享！
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什么是大模型？大模型，即 Large Language Model（LLM），运用深度学习技术，凭借互联网海量数据训练，参数量级高达数十亿至数万亿。这使得大模型能学习复杂细节，具备强大问题解决能力，跨领域能力出色，涵盖自然语言处理、图像识别等，比如：GPT 系列展示的智能对话与文本生成。其“多模态”特性覆盖文本、语音、图片、视频等格式，但训练需巨大计算资源、时间和成本，通常由大公司承担，类似移动互联网中的操作系统。基础模型预训练后，针对特定任务还需微调以优化性能，该过程虽较预训练成本低，但仍具一定门槛。目前
浅谈大模型之Agent(上篇)
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12-07 1339
近年来，随着计算能力的增强，研究人员训练出了更大规模的语言模型，这些模型通过在海量文本数据上进行训练，获得了强大的自然语言理解和生成能力，为构建复杂的智能体奠定了坚实的基础。在许多应用场景中，AI系统需要具备更高的自主性和智能性，以实现在动态变化的环境中自我适应并做出决策，而大模型Agent恰恰满足这一需求。此外，现代AI系统不仅处理文本，还需应对图像、音频乃至视频等多种类型的数据，大模型Agent通过整合多模态信息处理能力，能够在更广泛的场景中发挥效用。
深入浅出：从入门到精通大模型Prompt、SFT、RAG、Infer、Deploy、Agent
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深入浅出：万字长文从入门到精通大语言模型LLM
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假如我是AI Agent专家，你会问什么来测试我的水平
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向量数据库擅长"含义"搜索，但有时我们只需要快速查找`精确关键词`。这时**==BM25索引==**就派上用场。
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