AI代理人
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AI 技術的進步讓各類人工智慧代理人 (AI Agents) 成為日常生活和工作的得力助手。以下是三種常見的 AI 代理人類型及其應用場景：
▋1. 個人代理人 (Personal Agents)
適用對象 (Built For)：一般消費者 (Consumers)
主要用途 (E
01 基礎大語言模型 02 代理人輪廓 Agent Profiles 03 代理人工具與行動 Agent Tools and Actions 04 建立代理人平台 Build Agent Platforms 05 知識與記憶 Knowledge and Memory
背後的機制是： 人類用戶：設定目標 AI Agent：定義任務排序任務 (Defining and Sequencing Tasks)，執行任務 (Task Execution)，評估 (Evaluation) 而這途中，AI Agent可以使用大語言模型，可以使用網路，可以使用其他工具。
目前，「AI代理人 AI Agent」這個字，
大概就是指人類如何與「大語言模型 (Large Language Model; LLM)」互動。
而在Micheal Lanham 的著書，《AI Agents in Action》的第一章[1]，提到了四種人類與大語言模型互動的方式：
「AI 代理人 AI Agent」是一個充滿魅力的概念。
我第一次接觸到Agent這個字，
是博士時期研究Bandit Algorithms [1]，
在「強化學習 Reinforcement Learning」的literature中看到的。
在當初做Bandit Algo