深度 | 构建个人的人工智能体（AI Agent），你应该了解的那些事

主要观点总结

本文介绍了人工智能体（AI Agent）的概念、特点和应用场景，并详细说明了如何使用LangGraph和Ollama等工具来构建AI Agent。文章涵盖了AI Agent的定义、发展阶段、主要特点、应用领域，以及构建AI Agent所需的步骤和技术。同时，文章还介绍了LangGraph和Ollama的功能和优势，并通过实例展示了如何创建和运行一个简单的人工智能体。最后，文章提到了关于寻找实习生的信息。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能体（AI Agent）是能够在动态世界中自主决策的AI模型和算法，可以处理各种任务，包括分析数据、做出判断和决策等。

AI Agent的发展和应用对于提高生产效率、改善生活质量具有重要意义。

关键观点2: LangGraph是一个功能强大的库，用于构建AI Agent应用程序，支持循环、条件、持久性等关键能力。

LangGraph的底层框架可对应用程序的流程和状态进行详细控制，适合开发可靠的AI Agent。

关键观点3: Ollama是一个开源项目，使在本地机器上运行LLM变得简单易用，提供了用户友好型平台，简化了LLM技术的复杂性。

Ollama易于安装，并提供多种型号和一系列旨在提升用户体验的特性和功能。

关键观点4: 使用LangGraph和Ollama等工具可以创建多用途、可扩展的人工智能解决方案，实现任务自动化和提高生产力。

通过实例演示了如何创建和运行一个简单的AI Agent。

关键观点5: 文章最后提到了招募实习生的信息。

对于对人工智能领域感兴趣的年轻人，这是一个很好的实习机会。

文章预览

如果你还记得今年的 Google I/O大会，你肯定注意到了他们今年发布的 Astra，一个人工智能体（AI Agent）。事实上，目前最新的 GPT-4o 也是个 AI Agent。 现在各大科技公司正在投入巨额资金来创建人工智能体（AI Agent），他们的研究工作可能会带给我们几十年以来一直追寻的那种实用且可以自由互动的人工智能。包括Sam Altman在内的许多专家都表示，AI Agent 已成为下一个大热门方向。 接下来，我们聊聊什么是 AI Agent，以及如何创建一个基本的人工智能体。 我们将会用到LangGraph和Ollama这两个可以简化本地人工智能体构建的强大工具。听我们讲完，你将全面了解如何利用这些技术创建适合你特定需求的高效人工智能体。 什么是人工智能体（AI Agent）？ 事实上，AI Agent 的研究还处于早期阶段，该领域还没有明确的定义。但是 Astra 和 GPT-4o 已经可以成为一个很好 ………………………………