你说的是对的,最重要的规划部分确实就是通过prompt engine实现的。
但是不够严谨和完整,我梳理一个逻辑,完整介绍下Agent。
做AI Agent的初衷其实就是为了AGI。
在LLM 初期,对其能力边界还没有清晰认知,以为 LLM 是通向 AGI 的路径,即:LLM to AGI。
但是,大语言模型(LLM)只能响应用户的查询指令,实现一些生成任务,比如写故事、生成代码等。
从这个逻辑看,借助一个/多个 Agent 可以有望实现通往 AGI 的道路:将最重要的“…。
各位都在用Docker跑些什么呢?
可以随身携带一个Linux系统吗?
为什么负荷那么大的腰部力量训练的人不会受伤,长期无载荷久坐的人会出现腰肌劳损?
MacOS真的比Windows流畅吗?
为什么年轻的肉体让人沉迷?
为什么 macOS 并不差,可市场总敌不过 Windows?
如何高效将 HTML 内容转换成卡片形式?
从技术上看,cloudflare比其他公司牛在哪儿?
将 bug 译作「蚆蛒」,将 debug 译作「揥蚆蛒」,音译兼意译,是不是很巧妙?
你被哪个后来知道很sb的BUG困扰过一周以上吗?
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