一文教会如何动手搭建AI Agent

最新推荐文章于 2025-03-05 08:43:29 发布

大靠山

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文章标签：人工智能剪枝算法学习深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_59235245/article/details/144569111

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所谓智能体优势在于自动执行复杂任务，提升自动化和智能决策效率。AI agent可以应用于多个领域，包括客户服务、个人助理、智能家居控制、自动驾驶汽车、推荐系统等。它们可以是软件形式，如聊天机器人，也可以是集成到物理设备中的，如智能音箱或机器人。AI agent的设计和功能取决于其被分配的任务和所处的环境。

✅Agent工作原理主要是四个步骤

1.感知。通过传感器感知环境变化。

2.记忆。根据历史数据在未来做更精确的决策。

3.规划和决策。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。

4.工具使用和行动。执行决策指令。

要动手制作一个智能体（AI Agent），可以遵循以下步骤：

• 选择开发平台和框架：可以选择如百度AgentBuilder、阿里云魔搭社区、SkyAgents(昆仑万维)等平台，这些平台提供了基于大模型的智能体开发工具，支持零代码和低代码开发模式，适合不同技术背景的开发者。

• 安装和导入依赖：根据你选择的平台和框架，安装必要的库和工具。例如，使用Python进行开发时，可能需要安装`langchain`、`uuid`、`pydantic`等库。

• 定义工具（Tools）：根据你的智能体需要执行的任务，定义相应的工具函数。这些工具可以是API调用、数据库查询、文件处理等。

• 实现智能Agent类：创建一个智能体类，初始化时包含语言模型（LLM）、工具（tools）、提示（prompt）等。

• 设计Agent主流程：根据任务描述，设计Agent的决策执行步骤，调用相关工具，接收观察结果，并据此更新记忆。

• 实例测试：定义具体任务，如“买24年6月1日早上去上海的火车票”，并测试Agent是否能够正确执行任务。

• 工具类辅助编程：定义Action类用于结构化定义工具的属性，以及自定义CallbackHandler用于打印大模型返回的思考过程。

• 注册新工具：在GitHub上查看教程，注册新工具以扩展智能体的功能。

• 多模态和多模型集成：根据需要，集成NLP、语音、视觉、多模态等多种模型，以及知识检索、API检索等方案。

• 持续迭代和优化：根据实际运行情况，持续优化智能体的性能和响应能力。

以上步骤提供了一个基本的框架，具体的实现细节会根据所选平台和框架有所不同。

⭕以供应链管理为例，AI Agent首先会持续监测库存水平、订单状态和运输情况，实时收集数据。然后，基于历史库存数据及当前动态，优化存储信息，帮助预测未来需求，同时列出采购计划。接下来，分析运力及需求动态，制定运输计划，做出决策。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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