大模型（LLM）与智能体（Agent）

简单来说，**大语言模型（LLM）和智能体（Agent）**是两个密切相关但又有所区别的概念。以下是对它们的快速理解：

大语言模型（LLM）

• 定义：LLM 是一种基于深度学习的模型，专门用于理解和生成自然语言文本。它通过在海量文本数据上进行训练，学习语言的模式和规律。

• 特点：

  • 强大的语言能力：能够生成流畅、连贯的文本。

  • 通用性：可以应用于多种自然语言处理任务，如写作、翻译、问答等。

  • 数据驱动：依赖大量的文本数据进行训练，以学习语言的复杂性。

• 作用：LLM 是一个基础工具，提供语言理解和生成的能力，但本身不具备自主决策或执行任务的能力。

智能体（Agent）

• 定义：Agent 是一个能够感知环境并自主做出决策以完成特定任务的智能实体。它可以是软件程序，也可以是机器人等。

• 特点：

  • 自主性：能够自主感知环境并做出决策。

  • 目标导向：根据设定的目标，选择合适的行为来完成任务。

  • 交互性：可以与用户或其他系统进行交互。

• 作用：Agent 是一个能够执行具体任务的实体，它通常会利用LLM的能力来完成语言相关的任务，但Agent本身具备更高的自主性和任务执行能力。

LLM 与 Agent 的关系

• LLM 是 Agent 的基础工具：Agent 可以利用 LLM 提供的语言理解和生成能力，来更好地完成任务。

• Agent 是 LLM 的应用扩展：Agent 不仅具备语言能力，还能结合其他技术（如搜索、文件处理等）来完成更复杂的任务。

举例

• LLM：就像一个强大的“语言引擎”，能够生成和理解文本，但不会主动去做任何事情。

• Agent：就像一个“智能机器人”，它利用“语言引擎”（LLM）来理解用户的需求，并结合其他能力（如搜索、文件处理等）来完成任务。

市面上的ai助手，如kimi，gpt，豆包，就都是agent。

想制作一个自己的agent ai助手

给agent安装大脑(LLM大模型)，需要接入大模型，如GPT4 和国产大模型；也可以微调；甚至本地部署。

配置功能，添加各种功能的api，如画思维导图，地图定位，发信息等等

角色定位，给agent一个角色定位，再加上相关知识库，可以本地上传，也可以积累

设计业务流程，根据我办这件事的流程，让agent也这么个流程。