深入浅出讲解AI Agent（繁体）-李宏毅.pdf
这份文档主要介绍了AI Agent，特别是如何使用大型语言模型（LLM）构建AI Agent。它探讨了AI Agent的关键能力，包括根据经验调整行为、使用工具和制定计划。
首先，文档对比了传统AI和AI Agent的差异，强调AI Agent能够自主地设定目标并完成任务，而不是简单地执行预先设定的指令。它通过AlphaGo的例子说明了AI Agent通过观察和行动与环境交互的过程。
其次，文档阐述了如何利用LLM构建AI Agent，并指出与传统的强化学习（RL）方法相比，LLM可以直接理解人类的目标，并将其转化为行动。然而，文档也提到LLM在下棋等任务中仍然存在局限性。
文档还强调了LLM在Al Agent中的核心作用是做“接龙”，即根据当前的状态和目标，生成下一步的行动。并且本课程中，没有任何模型被训练。
关于AI Agent的关键能力：
* **根据经验调整行为：** 文档指出，AI Agent需要具备记忆和反思的能力，以便从过去的经验中学习并改进未来的行动。它介绍了检索增强生成（RAG）等技术，以及StreamBench等评估方法。文档还提到，负面反馈可能对AI Agent的学习效果产生负面影响。
* **使用工具：** 文档解释了语言模型如何利用工具，例如搜索引擎、Python和其他的AI模型。文档指出，工具可以看作是函数，而使用工具就是调用这些函数。文档也强调了过度依赖工具可能导致的问题，以及AI Agent需要具备自己的判断力。
* **制定计划：** 文档探讨了AI Agent制定计划的能力，并指出计划的目的是为了更好地适应环境的变化。
总而言之，这份文档系统地介绍了AI Agent的概念、构建方法和关键能力，并强调了LLM在构建Al Agent中的重要作用。它还探讨了AI Agent在实际应用中可能面临的挑战，以及如何提高AI Agent的性能。
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