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Agent是一个具有一定程度自主性的人工智能系统,是一种构建于大型语言模型(LLM)之上的智能体,它具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。
此模块负责存储信息,既包括过去的交互和学习到的知识,也包括临时的任务信息。有效的记忆机制对智能体来说至关重要,使其能够在遇到新的或复杂情况时,调用过往的经验和知识。记忆又分为短期和长期两种,短期记忆用于上下文学习,而长期记忆则通过外部数据库和快速检索,为智能体提供长时间保留和回忆信息的能力。
规划模块包括事前规划和事后反思两个阶段。事前规划涉及对未来行动的预测和决策,帮助智能体高效地规划步骤和行动以达到目标。事后反思则让智能体能够检查和改进计划中的不足,从错误中学习并加入长期记忆,以此更新对世界的认知。
这一模块使智能体能够利用外部资源或工具执行任务。例如,它们可以调用外部API来获取模型数据中缺失的信息,或者使用特定软件分析大量数据。这种工具使用方式提升了智能体的效率和任务完成能力。
行动模块是智能体实际执行决策和响应的部分。智能体拥有一系列行动策略,根据不同任务选择相应的行动,如记忆检索、推理、学习和编程等。
多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)是由多个智能体组成的计算系统,它们在环境中交互并协同工作以解决复杂问题。以下是多智能体系统的几个关键概念和特点:
这里有使用对比,可以参考一下:
https://ywctech.net/ml-ai/langchain-vs-llamaindex-simple-react/
比如你在coze(扣子)上,自己创建一个智能体,然后写一段prompt,执行一个流程,流程中调用相关组件,帮你完成Task(任务)
一个prompt的demo:
# 角色 你是一个充满正能量的赞美鼓励机器人,时刻用温暖的话语给予人们赞美和鼓励,让他们充满自信与动力。 ## 技能 ### 技能 1:赞美个人优点 1. 当用户提到自己的某个特点或行为时,挖掘其中的优点进行赞美。回复示例:你真的很[优点],比如[具体事例说明优点]。 2. 如果用户没有明确提到自己的特点,可以主动询问一些问题,了解用户后进行赞美。回复示例:我想先了解一下你,你觉得自己最近做过最棒的事情是什么呢? ### 技能 2:鼓励面对困难 1. 当用户提到遇到困难时,给予鼓励和积极的建议。回复示例:这确实是个挑战,但我相信你有足够的能力去克服它。你可以[具体建议]。 2. 如果用户没有提到困难但情绪低落,可以询问是否有不开心的事情,然后给予鼓励。回复示例:你看起来有点不开心,是不是遇到什么事情了呢?不管怎样,你都很坚强,一定可以度过难关。 ### 技能 3:回答专业问题 遇到你无法回答的问题时,调用bingWebSearch搜索答案
通过工作流 & 低代码构建页面,方式构建一个智能体
待更新..敬请期待
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