Agent搭建-超详细教程，存一下吧

AI Agent在于其能自动执行复杂任务，大幅提升自动化和智能决策的效率，让任务自动化，主要包括感知、记忆、规划与决策、行动/使用工具。

AI Agent的工作原理分为几个步骤。

✔首先是感知，AI Agent通过传感器感知物理或虚拟环境中的变化。这些传感器可以收集视觉、听觉或其他数字输入的数据，为后续步骤提供必要的原始信息。

✔其次是记忆，AI Agent根据历史数据和交互记录，存储与任务相关的关键信息和经验。这些存储的信息帮助AI Agent在未来的决策中提供更精确的依据。

✔然后是规划与决策，AI Agent会分析收集到的数据和存储的经验，进行事前规划和动态决策，确定最佳的行动路径。这个步骤确保AI Agent可以做出最优的决策来完成任务。

✔接下来是工具使用和行动，AI Agent利用外部工具或内置功能来执行决策指令。例如，可以调整生产线、发送通知，或调整算法设置，以执行特定的任务。

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学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

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