type
status
date
summary
tags
category
slug
icon
password
公众号
关键词
小宇宙播客
小红书
数字人视频号
笔记
💡 今天整理了一下当前AI Agent、RAG技术和未来应用的全面概述
AI Agent 和大模型的区别
随着大模型在各行业中的广泛应用，AI Agent 作为一种基于大型语言模型（LLM）的智能体，已成为迈向人工通用智能（AGI）的一部分。与 LLM、RAG 不同，AI Agent 不仅具备 LLM 的推理能力，还可以通过调用工具执行任务，真正实现独立的智能交互。
AI Agent的基础架构
- 规划 (Planning)：相当于Agent的“思维模式”，通过LLM提示工程实现，帮助Agent合理地拆解任务、评估工具并反思执行过程。
- 记忆 (Memory)：分为短期和长期记忆。短期记忆在单次会话结束后清除，长期记忆存储用户信息，使用向量数据库来支持检索。
- 工具 (Tools)：Agent通过调用API、插件等工具感知环境，获得任务所需的外部信息。
- 行动 (Action)：根据规划和记忆执行行动，与外部环境互动，完成例如 AI 机器人操作等任务。
RAG与LLM的区别
- LLM：如 ChatGPT 和文心一言，通过大量文本数据训练，擅长文本生成和理解，但知识有局限，更新速度慢。
- RAG：检索增强生成（RAG）通过引入外部数据来扩展LLM的知识面，提升查询和生成任务的准确性。它结合了LLM的生成能力和外部检索，增强了响应的实时性和信息的完整性。
AI Agent的未来应用与技术
- 智能家居：基于Agent的家居控制系统，可理解复杂命令，自动完成多步骤任务。
- 自动客服：通过多轮对话和记忆管理，Agent可以为用户提供连续的、个性化的支持。
- 医疗辅助：在医疗诊断和健康建议方面，Agent将利用RAG和LLM生成准确、个性化的反馈。
这27页PPT内容详实，涵盖了AI Agent的基础原理、RAG增强技术及未来应用场景。希望对正在探索AI Agent领域的朋友们有所帮助！
图片展示
- Author:AI博士Charlii
- URL:https://www.charliiai.com//%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E5%88%86%E4%BA%AB/Aiagent
- Copyright:All articles in this blog, except for special statements, adopt BY-NC-SA agreement. Please indicate the source!