【大模型应用开发 动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑

【大模型应用开发 动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑

关键词: 大模型,AI Agent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能

1. 背景介绍

1.1 问题由来

随着人工智能(AI)技术的发展,尤其是深度学习和自然语言处理(NLP)技术的进步,越来越多的应用场景开始采用AI模型来解决复杂的决策问题。然而,当前的AI模型大多依赖于大模型的预训练知识,这些模型虽然在通用知识获取上取得了显著进展,但在特定任务上的灵活性和适应性仍显不足。为了更好地应对这些应用场景,AI Agent的概念应运而生。

AI Agent是一种能够执行特定任务,具有自主决策能力的智能系统。通过在大模型基础上进行微调和优化,AI Agent能够更好地适应特定领域的需求,提供定制化的服务。这一概念不仅推动了AI技术的发展,也激发了AI应用场景的创新。

1.2 问题核心关键点

AI Agent的核心在于如何将大模型的预训练知识与任务导向结合起来,使其能够在特定任务上表现出良好的性能。这涉及到以下几个关键点:

  • 任务导向的微调:在特定任务上,通过微调大模型来调整其参数,使其能够更好地适应该任

你可能感兴趣的:(DeepSeek,R1,&,AI人工智能与大数据,java,python,javascript,kotlin,golang,架构,人工智能)