AIAgent智能定制开发:从感知到执行的全链条构建
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更新于2024-08-03
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AI Agent智能应用从0到1定制开发教程深入解析
在这个视频课程中,我们将探讨如何利用AI Agent技术,一种结合人工智能的强大功能,从零开始构建和定制智能化应用。AI Agent区别于传统的AI,它不仅能够接收用户输入,还能独立思考、分析环境并采取行动来实现预设的目标。这种智能实体的关键特性包括感知、信息处理、规划和执行四个环节。
1. 感知(Perception):
AI Agent通过集成各种传感器(如摄像头、麦克风)获取外界信息,形成对外部环境的基本认知。输入的信息可能来自用户的语音或文本,例如:“我有点不舒服”。这个阶段还考虑环境因素,如天气和周围环境。
2. 信息处理(Brain):
AI Agent的脑部相当于一个强大的通用大模型,与专业领域的知识库相结合。它包括两个核心部分:记忆系统和知识库。记忆系统负责长期和短期数据的存储,比如个人信息和即时需求。知识库则如医学知识库,能根据用户的症状进行初步诊断。大模型在此基础上对信息进行整合,形成决策,比如识别出用户可能感冒了。
3. 规划(Planning)与决策制定(Decision Making):
在理解了当前状况后,AI Agent会制定行动计划。这可能涉及撰写请假条、搜索药店或购买药物等任务,但这些行为还未实际执行。
4. 执行(Action):
最终,AI Agent将大脑中的决策转化为具体的行动。这可能涉及调用外部服务、下单购买药品,或者指导用户如何处理特定问题。
视频课程提供了详细的步骤和示例,帮助学习者掌握如何设计和实现一个能够自主思考和行动的AI Agent。对于希望在人工智能领域深入实践,尤其是应用开发的工程师或开发者而言,这是一份宝贵的资源,能够帮助他们理解AI Agent的工作原理,提升实际项目中的智能应用能力。通过课程学习,你将能够构建出能够适应复杂场景、具备自我决策和执行功能的智能解决方案。
2024-03-19 上传
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pangshui333333
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