2025版最新一文彻底搞懂大模型 - Agent(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了

一文彻底搞懂大模型 - Agent(智能体) 什么是LLM Agent?大模型Agent是一种构建于大型语言模型(LLM)之上的智能体,它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。 Agent是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。在技术架构上,Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构,旨在通过感知、思考与行动的紧密结合,完成复杂任务。 阅读详情

电影《钢铁侠》中的智能助手J.A.R.V.I.S.(Just A Rather Very Intelligent System,即“只是一个相当聪明的系统”)为我们描绘了****一个未来AI Agent的雏形。

**J.A.R.V.I.S.,作为托尼·斯塔克(钢铁侠)的得力助手,**不仅拥有强大的数据处理能力,还能精准理解并执行主人的指令,甚至能在关键时刻提供关键建议。

从这位虚拟助手的身影出发,基于LLM的AI Agent,它们正逐步从银幕走进现实,成为我们生活与工作中不可或缺的一部分。

一、LLM Agent

**什么是LLM Agent?**大模型Agent是一种构建于大型语言模型(LLM)之上的智能体,它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。

Agent是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。在技术架构上,Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构,旨在通过感知、思考与行动的紧密结合,完成复杂任务。

LLM Agent

大模型Agent由规划、记忆、工具与行动四大关键部分组成,分别负责任务拆解与策略评估、信息存储与回忆、环境感知与决策辅助、以及将思维转化为实际行动。

LLM Agent

  1. 规划(Planning):
  • 定义:规划是Agent的思维模型,负责拆解复杂任务为可执行的子任务,并评估执行策略。

  • 实现方式:通过大模型提示工程(如ReAct、CoT推理模式)实现,使Agent能够精准拆解任务,分步解决。

  1. 记忆(Memory):
  • 定义:记忆即信息存储与回忆,包括短期记忆和长期记忆。

  • 实现方式:短期记忆用于存储会话上下文,支持多轮对话;长期记忆则存储用户特征、业务数据等,通常通过向量数据库等技术实现快速存取。

  1. 工具(Tools):
  • 定义:工具是Agent感知环境、执行决策的辅助手段,如API调用、插件扩展等。

  • 实现方式:通过接入外部工具(如API、插件)扩展Agent的能力,如ChatPDF解析文档、Midjourney文生图等。

  1. 行动(Action):
  • 定义:行动是Agent将规划与记忆转化为具体输出的过程,包括与外部环境的互动或工具调用。

  • 实现方式:Agent根据规划与记忆执行具体行动,如智能客服回复、查询天气预报、AI机器人抓起物体等。

LLM Agent

二、LLM Agent + RAG

什么是LLM Agent + RAG**?**RAG技术为LLM Agent提供了额外的知识来源。传统的LLM虽然能够从大规模文本数据中学习到丰富的语言知识和模式,但它们在处理特定领域或需要专业知识的问题时可能表现不足。

通过引入RAG,LLM Agent能够在需要时查询外部知识库,如专业数据库、学术论文、行业报告等,从而增强其知识广度和深度。

****如何实现财报分析Agent?****通过集成大型语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)技术、自动化数据处理与分析工具,以及定制化的任务规划与执行流程,构建一个能够自动收集财报数据、进行深度分析并生成报告的智能代理系统。

财报分析Agent

财报分析Agent,自动化完成数据收集、分析与报告生成,具体步骤包括需求分析、架构设计、Prompt设计、数据获取、RAG检索、LLM处理、报告生成等。

  1. 需求分析:
  • 明确财报分析Agent的目标和功能需求,包括支持的财报类型、分析维度、报告格式等。

  • 确定用户群体及其需求,例如财务人员、管理层、投资者等。

  1. 架构设计:
  • 设计Agent的整体架构,包括Prompt设计模块、数据获取模块、RAG检索模块、LLM应用模块、报告生成模块等。

  • 确定各模块之间的接口和交互方式,确保数据流和控制流的顺畅。

  1. Prompt设计模块:
  • 设计合理的Prompt模板,以引导LLM模型更好地理解用户问题和意图。

  • 通过不断优化Prompt设计,提高Agent的回答质量和用户体验。

  1. 数据获取模块:
  • 开发数据获取脚本或接口,负责自动从指定的网站(如证券交易所、公司官网、财经新闻网站等)抓取财报数据和其他相关信息。

  • 对收集到的数据进行清洗、格式化、去重等预处理工作,确保数据质量。

  1. RAG检索模块:
  • 整理历史财报分析报告、行业报告、会计准则等资料,构建财报知识库。

  • 使用RAG技术对知识库进行索引和优化,允许Agent在回答财报分析问题时,能够从其知识库中检索相关的文档和片段。

  1. LLM处理模块:
  • 将LLM模型与RAG技术集成,配置模型参数和检索策略。

  • 利用LLM模型的强大语言理解和生成能力,对经过RAG检索增强的问题进行理解和回答。

  1. 报告生成模块:
  • 设计报告模板和格式化规则,确保生成的报告符合用户需求和规范。

  • 使用自然语言处理技术对报告初稿进行润色、校对和优化,提高报告的可读性和准确性。

  • 集成图表、表格等可视化工具,增强报告的数据呈现效果。

Agent Development

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

一文彻底搞懂大模型 - Agent(智能体)2024最新知识 Agent是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。在技术架构上,Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构,旨在通过感知、思考与行动的紧密结合,完成复杂任务。** 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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2025版最新AI Agent 智能体开发工作手册详细指南,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

若能访问一系列工具(例如:代码执行或网络搜索),AI Agent 智能体能够决定采用何种工具、如何运用它,并根据输出结果进行迭代优化。这种灵活性使得系统能以最低限度的配置应对多样化的应用场景。

Libra1313的博客 5296

java安装教程详细,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

指定的是jdk下的bin目录。

leah126的博客 1742

2025版最新大模型微调教程,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

最近huggingface开源了一个微调大模型免费课程,然后最近自己也在学习,想着边学习边分享,开源地址会放在文章结尾,进度快的小伙伴可以自己看一下。首先,让我们理解什么是聊天模板以及为什么它们如此重要:聊天模板本质上是一个结构化的对话格式系统,就像是AI模型与人类交谈时需要遵循的"礼仪规则"。想象一下,如果我们在参加一个正式的商务会议,我们需要遵循特定的沟通规则和格式 - 聊天模板就是AI模型的这样一个规则系统。

leah126的博客 1756

【2025版】19类Agent框架对比(非常详细)从零基础入门到精通,收藏这篇就够了

代理(Agent)指能自主感知环境并采取行动实现目标的智能体,即AI作为一个人或一个组织的代表,进行某种特定行为和交易,降低一个人或组织的工作复杂程度,减少工作量和沟通成本。背景目前,我们在探索Agent的应用方向,借此机会调研学习了一下现在主流的Agent框架,这篇文章也是我们调研过程的记录。

Javachichi的博客 6966

2025版最新langchain原理,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

最新越发觉得AI的发展,对未来是一场革命,LangChain已经在工程设计上有了最佳实践,类似于AI时代的编程模型或编程框架,有点Spring框架的意思。之前在LangChain上也有些最佳实践,所以在这里分享记录下。LangChain解决什么问题。

Javachichi的博客 2043
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程序员_大白
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