Agent 与工具调用图文讲义1896 字

AI Agent 智能体

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《AI Agent 智能体》共 14 页、0.2 万字,通篇围绕 Agent、需求、RAG、向量 展开,归在「Agent 与工具调用」这一层。

覆盖Agent需求RAG向量prompt上下文

适合要让 AI 真的去干活、不只是陪人聊天的人

目录骨架(8 节)
  1. 超越对话:欢迎来到 AI 智能体(Agent)时代
  2. 我们与 Al 的日常:一次一问,一次一答
  3. 但现实世界的目标,往往是多步骤的复杂任务
  4. AI 智能体:从指令到成果的一站式执行者
  5. 那么,究竟什么是 AI 智能体?
  6. 智能体的核心构造:一个自主决策系统的蓝图
  7. 理论照进现实:微软开源框架 AutoGen
  8. 实践出真知(1):让智能体绘制股价图

原 PDF 已逐页还原成图,共 14 页,这里先放前 3 页,其中 3 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排,可能有个别错字,以图为准;点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01超越对话:欢迎来到 AI 智能体(Agent)时代
  2. 02我们与 Al 的日常:一次一问,一次一答
  3. 03但现实世界的目标,往往是多步骤的复杂任务
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第 1 页:超越对话:欢迎来到 AI 智能体(Agent)时代
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超越对话:欢迎来到 AI 智能体(Agent)时代

从单一指令到自主完成复杂任务的进化

大语言模型(LLM)改变了 我们与机器的交互方式。

这就是 AI 智能体的使命。

但真正的潜力在于,让 AI 不 仅仅是回答问题,而是解决问 题。

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第 2 页:我们与 Al 的日常:一次一问,一次一答
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我们与 Al 的日常:一次一问,一次一答

用户 “如何理解 LLM?”

用户 “绘制一个小狗图片” 用户发起请求

这种模式高效、直接,但仅限于定义清晰的单一任务。它无法处理需要多步骤、多工具协调的复杂场景。

模型返回结果

模型返回结果 模型返回结果

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第 3 页:但现实世界的目标,往往是多步骤的复杂任务
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但现实世界的目标,往往是多步骤的复杂任务

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资料里没有你的场景?

把你手上的数据和想解决的那个环节发上来,我们按具体情况回,不复述方法论。

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