一张图学完Agent智能体，无门槛上手！

之前跟大家分享过一些Agent实战案例，今天用一张图带朋友们学完Agent智能体的核心要点，内容简洁，通俗易懂。

看完后大家可以立马上手创造出各种各样的Agent智能体，最后分享下有人用Agent造了个GPT Plus。

大家接触Agent智能体的时候肯定看过下面这张图。

上面包含四个核心模块 Planning、Memory、Tools 和 Action。这四个模块的作用我们先不解释，我们再来一张实操图，跟着实操找答案。

这是一个Agent平台的配置界面，我将这个页面的模块做了标注。大家会发现跟第一张图是能对应起来的。

Planning其实是选择大模型和填写Prompt的，就是LLM+Prompt。

为了让Agent更“聪明”，编写Prompt的时候可以用ReAct、CoT等推理模式。

Tools部分是可以调用外部工具，如：插件、工作流、外部知识库等。

以插件为例，由于大模型不能执行代码，我们可以添加一个代码执行器插件，当我们需要执行代码的时候，Agent就会调用该插件完成任务。

大部分Agent平台都会提供大量实用插件可以直接用，如：论文搜索、AI绘图、语音识别、图片理解等等

Tools 里面的工作流、知识库也是类似的道理，之前文章都有分享，这里就不展开了哈。

最后是 Memory 记忆，也就说智能体他应该能记住我们之前聊过什么，这样“智能体”才更有“人”的感觉。

记忆分为短期记忆（变量）和长期记忆。短期记忆，可以随时改变，而长期记忆无法改变。

Agent会在跟你聊天过程中，记录与你相关的重要信息，并设置相应的长短期记忆。

回过头来，老渡做个简单总结。

LLM类似人的大脑，可以思考、规划。而Agent就像是完整的人，有记忆力，同时又有胳膊有腿善于利用外部工具，解决各种问题。

有了这样可视化配置平台，创造一个Agent智能体确实非常容易，没有什么门槛。

这不已经有网友把插件整合到一起，试图造一个GPT Plus出来

这类Agent平台，目前使用比较多的是dify和扣子。感兴趣的朋友可以试起来啦。

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