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“…。
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“…。
先叠几个定语: 你要是写Reactive Web,用Web ...
2025-06-24阅读全文 >>其实就推下面 前两个 Obsidian 特点: 基于Ma...
2025-06-24阅读全文 >>一、个人遭遇我的主力电脑是一台 2019 年 16 寸的 M...
2025-06-24阅读全文 >>啧……要命,这题找得我三观尽毁。 先说出处吧,这是个叫 花...
2025-06-24阅读全文 >>正好至强和13600k都用过来组NAS。 跑一样的业务,而且...
2025-06-24阅读全文 >>