AI代理人

含有「AI代理人」共 4 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
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