AI Agent入门：Agent角色指令设计

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向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程 0、概要 Agent是干什么的？Agent的核心思想是使用语言模型（LLM）作为推理的大脑，以制定解决问题的计划、借助工具实施动作。在agents中几个关键组件如下： LLM：制定计划和思考下一步需要采取的行动。 Tools：解决问题的工具 Toolkits：用于完成特定目标所需的工具组。一个toolkit通常包含3-5个工具。 AgentExecutor：AgentExecutor是agent的运行时环境。这是实际调用agent并执行其选择的动作的部分。 1、Agent整体架构 代理（Agents）涉及LLM做出决策以确定要采取哪些行动，执行该行动，查看观察结果并重复执行步骤直到完成。 在LLM驱动的自主代理系统中，LLM充当代理的大脑，并辅以几个关键功能： 规划 子目标拆解解：agent将大型任务拆解为小型的、可管理的子目标，从而能够高效处理复杂任务。 反思和改进 ………………………………