Agent是人类的模仿者,调用工具来完成复杂任务   AI Agent能够自主使用工具完成目标   AIAgent能使用工具来在现实世界中获取实时信息或给出行动建议,为此,模型需要访问外部工具,自主规划和执行任务。   宽泛地来说,生成式AIAgent可以被定义为一个应用程序,通过观察周围世界并使用可用的工具来实现其目标。   Agent是自治的(autonomous),只要提供了合适的目标,它们就能独立行动,无需人类干预;即使是模糊的人类指令,Agent也可以推理出它接下来应该做什么,并采取行动,最终实现其目标。Agent是人类的模仿者,调用工具来完成复杂任务AIAgent能够自主使用工具完成目标   AgentVSLLM:模型的知识仅限于其训练数据,AIAgent通过工具连接外部系统,在模型自带的知识之外,实时、动态扩展知识。   模型缺乏原生逻辑层,需借助提示词工程或使用推理框架(CoT、ReAct等)来形成复杂提示,指导模型进行预测,而AIAgent自带原生认知架构,内置CoT、ReAct等推理框架或LangChain等编排框架。  

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