AI agent 学习


参考: AI搜索+DeepResearch=?_大模型 deepsearch 深度搜索-优快云博客

Agent是以大语言模型为大脑驱动的系统,具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力,能够自动化执行和完成复杂任务。

自主性自适应,是判断一款AI产品是不是Agent的关键。

Agent的架构主要由感知模块规划策略记忆存储工具操作以及执行动作这几个关键部分组成。
 

一个基于大模型的AI Agent系统可以拆分为大模型规划记忆工具使用四个环节。

简单理解就是,Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用。其中,LLM扮演了Agent的“大脑”,在系统中提供推理、规划能力。


 

DeepSearch是AI搜索的升级版,可以边搜边想,直到找到最优答案;

DeepResearch又是DeepSearch的升级版,由Gemini率先提出,经ChatGPT发扬光大,不仅能深度搜索,还能做深度研究;

而AI Agent则是具有自主执行能力的智能系统,能够完成从规划到执行的完整闭环,直接交付产品。
 

### AI Agent 学习路径与资源 #### 一、基础知识准备 对于希望深入理解AI Agents的学习者来说,构建坚实的基础至关重要。这包括但不限于编程技能(尤其是Python)、线性代数、概率论以及机器学习的基本概念[^4]。 #### 二、核心理论学习 进入更专业的领域前,需先掌握智能体(Agent)的工作机制及其背后的算法框架。这部分内容通常涉及强化学习(Reinforcement Learning),即让Agent通过试错方式自动改进策略;同时也涵盖了多智能体系(Multi-Agent Systems, MASs),研究多个相互作用的Agents如何协作解决问题[^1]。 #### 三、实践项目积累 理论联系实际是提高能力的有效方法之一。可以通过参与开源社区贡献代码、完成在线平台上的挑战赛等方式获取宝贵的经验。此外,针对特定应用场景开发小型项目也是不错的选择,比如创建能够玩简单游戏的游戏AI或是设计智能家居控制系统等[^3]。 #### 四、持续跟踪前沿动态 随着科技日新月异的发展速度,在掌握了基本技术和工具之后还需要保持对最新研究成果的关注。订阅相关学术期刊、参加行业会议和技术研讨会都是很好的途径。同时利用社交媒体平台加入讨论群组交流心得也能帮助个人快速成长[^2]。 ```python # Python作为主流编程语言被广泛应用于AI领域 def ai_agent_example(): print("这是一个简单的AI Agent函数示例") ai_agent_example() ```
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