[1]从概念到实践:电商智能助手在AI Agent技术驱动下的落地实战案例深度剖析(AI Agent技术打造个性化、智能化的用户助手)

电商智能助手进化论:AI Agent技术引领下的智能化升级与实战效果评估

1.LLM Agent 的整体概述

1.0 Agent 在学术界的热度持续攀升

  • 人工智能应用的几个阶段

  • LLM Agent 的构成要素
    语言模型 (LLM) 仅限于它们所训练的知识,并且这些知识很快就会过时。且 LLM 具备以下缺点:

    • 会产生幻觉。
    • 结果并不总是真实的。
    • 对时事的了解有限或一无所知。
    • 很难应对复杂的计算。

    AI Agent 可以利用外部工具来克服这些限制 Agent = LLM(大型语言模型)+ 记忆(Memory)+ 规划技能(Planning skills)+ 工具使用(Tool use) LLM-based Agent 的概念框架,包含三个组成部分:控制端(Brain)、感知端(Perception)和行动端(Action)

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