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“…。
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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“…。
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说个很有意思的非技术向的哲学问题。 不知道大家有没有一个疑...
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