智能体（Agent）是指能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的实体。它可以是一个软件程序、机器人或任何具备自主行为的系统。智能体的核心特征包括自主性、反应性、目标导向性和社会性。

智能体的主要特征

1. 自主性：能够在没有外部干预的情况下独立运作。

2. 反应性：能够感知环境变化并作出相应反应。

3. 目标导向性：具备明确目标，并能采取行动实现这些目标。

4. 社会性：能够与其他智能体或人类进行交互和协作。

智能体的类型

1. 简单反射型智能体：基于当前感知直接作出反应，不依赖历史信息。

2. 基于模型的反射型智能体：通过内部模型跟踪环境状态，考虑历史信息。

3. 目标导向型智能体：根据目标选择行动，具备规划能力。

4. 效用导向型智能体：在多个目标中权衡，选择最优行动以最大化效用。

5. 学习型智能体：通过经验改进性能，具备学习能力。

智能体的应用领域

1. 人工智能：如虚拟助手、推荐系统等。

2. 机器人技术：如自动驾驶汽车、工业机器人等。

3. 游戏开发：如NPC、游戏AI等。

4. 物联网：如智能家居、智能城市等。

5. 金融：如算法交易、风险管理等。

智能体的关键技术

1. 感知技术：如传感器、计算机视觉等。

2. 决策技术：如规划算法、强化学习等。

3. 学习技术：如机器学习、深度学习等。

4. 通信技术：如网络协议、多智能体系统等。

智能体的未来发展

随着技术进步，智能体将更加智能化和自主化，能够在复杂环境中完成更复杂的任务，并在更多领域得到应用。

在过去几年里，人工智能技术取得了飞跃性进展，特别是大语言模型的崛起，已成为推动各行各业创新与变革的重要力量。大语言模型不仅在自然语言处理领域带来了突破，也为智能体的构建、自动化任务执行等多种应用场景提供了前所未有的可能。随着OpenAI的GPT系列模型的迭代升级，以及Llama、DeepSeek等开源大语言模型的不断涌现，智能体技术的应用已经深入到科研、教育、商业等多个领域，影响深远。

【收获】： 

1、掌握智能体开发全流程与技术核心，系统学习智能体构建方法、工具链与应用策略，拓展AI在科研与产业中的创新场景。

2、深入理解大语言模型（LLM）底层原理与前沿发展，包括Transformer、GPT-4o多模态架构，同步追踪AI Agent技术的最新动态与行业趋势。

3、精通大语言模型本地化部署与优化，从开源模型选型、私有化部署到RAG、微调、量化技术的实战应用，全面提升模型性能与私有数据安全性。

4、从零构建大语言模型，掌握数据集构建、模型训练、参数调优及性能评估全流程，夯实算法开发与工程实践能力。

第一章、智能体(Agent)入门

1、智能体（Agent）概述（什么是智能体？智能体的类型和应用场景、典型的智能体应用，如：Google Data Science Agent等）

2、智能体（Agent）与大语言模型（LLM）的关系

3、智能体（Agent）的五种能力（记忆、规划、工具、自主决策、推理）

4、多智能体（Multi-Agent）协作

5、智能体（Agent）构建的基本步骤

6、案例演示与实操练习

第二章、基于字节Coze 构建智能体(Agent)

1、Coze平台概述

2、（实操演练）从0到1搭建第一个智能体（Agent）

3、（实操演练）智能体（Agent）基础设置（多Agent模式、对话流模式、LLM模型设置、提示词撰写等）

4、（实操演练）为智能体（Agent）添加技能（插件、工作流、触发器、卡片等）

5、（实操演练）为智能体（Agent）添加知识（知识库介绍、添加知识库、知识库检索与召回等）

6、（实操演练）为智能体（Agent）添加记忆（创建和使用变量、数据库、长期记忆的开启、修改和删除等）

7、（实操演练）提升智能体（Agent）的对话体验（设置开场白、快捷指令等）

8、（实操演练）智能体（Agent）的预览、调试与发布

9、案例演示与实操练习

第三章、基于其他平台构建智能体（Agent）

1、（实操演练）基于百度平台构建智能体

2、（实操演练）基于智谱清言平台构建智能体

3、（实操演练）基于通义千问平台构建智能体

4、（实操演练）基于豆包平台构建智能体

5、案例演示与实操练习

第四章、国内外智能体(Agent)经典案例详解

1、斯坦福小镇：生成式智能体（Generative Agents）

2、ByteDance Research推出的论文检索智能体

3、Google Data Science Agent

4、AutoGPT：通过自然语言的需求描述执行自动化任务

5、OpenAI推出的首个智能体(Agent)：Operator

6、案例演示与实操练习

第五章、大语言模型应用开发框架LangChain入门

1、LangChain平台概述（LangChain框架的核心功能与特点）

2、（实操演练）LangChain安装与使用

3、（实操演练）LangChain的核心组件：Models（模型）、Prompts（提示词）、Indexes（索引）、Chains（链）、Agents（智能体）、Memory（记忆）

4、案例演示与实操练习

第六章、基于LangChain的大模型API接入

1、（实操演练）在LangChain 中使用OpenAI大语言模型

2、（实操演练）在LangChain 中使用文心一言大语言模型

3、（实操演练）在LangChain 中使用DeepSeek大语言模型

4、（实操演练）在LangChain 中使用智谱清言大语言模型

5、（实操演练）在LangChain 中使用本地开源大语言模型

6、案例演示与实操练习

第七章、基于LangChain的智能体(Agent)开发

1、使用LangChain构建Agent的使用流程

2、（实操演练）LangChain的配置与管理

3、（实操演练）LangChain提示词模板（PromptTemplate）的创建与调用

4、（实操演练）利用LLMRequestsChain类实现从互联网获取信息（查询天气等）

5、（实操演练）LangChain链式请求的创建与调用

6、（实操演练）LangChain让AI记住你说过的话

7、案例演示与实操练习

第八章、开源大语言模型及本地部署

1、开源大语言模型简介（开源大语言模型的基本概念、开源大语言模型与闭源大语言模型的对比）

2、（实操演练）开源大语言模型（Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2、DeepSeek等）下载与使用

3、（实操演练）使用Docker部署开源大语言模型（Docker的基本概念、Docker的核心组件与功能、Docker的安装与配置、在Docker中部署Llama3等开源大语言模型）

4、（实操演练）使用Open-WebUI构建Web可视化交互（类似ChatGPT）的开源大语言模型对话系统（Open-WebUI的基本概念与功能、Open-WebUI的下载与安装、配置一个用于对话系统的Open-WebUI）

5、案例演示与实操练习

第九章、从0到1搭建第一个大语言模型

1、（实操演练）数据集构建（数据集的收集与处理、从互联网上收集文本数据、数据清洗与标注、常用的数据集格式，如：CSV、JSON、TXT等）

2、（实操演练）大语言预训练模型的选择（预训练模型的优势、常见的预训练模型，如：GPT、BERT等、从Hugging Face等平台下载预训练模型）

3、（实操演练）大语言模型的训练（模型训练的基本步骤、训练过程中的监控与调试）

4、（实操演练）大语言模型的优化（常见训练参数，如：学习率、批次大小等、参数调整与优化技巧、优化训练参数以提高模型性能）

5、（实操演练）大语言模型的推理（模型推理与模型训练的区别、提高推理速度的技巧、从输入到输出的完整推理流程）

6、（实操演练）大语言模型的部署与应用（模型部署的基本流程、部署环境的配置与管理）

7、案例演示与实操练习

第十章、大语言模型优化

1、检索增强生成（RAG）技术详解（RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法）

2、向量数据库简介与向量检索技术详解（使用向量数据库进行快速检索）

3、文本嵌入（Text Embedding）技术概述（常用的文本嵌入模型、使用GPT API）

4、（实操演练）基于RAG的问答系统设计

5、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）

6、（实操演练）微调一个预训练的GPT模型

7、量化技术详解（量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法，如：静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤）

8、案例

原文

智能体和**大语言模型（LLM）**在人工智能的应用中虽然有相似性，但它们在概念和功能上有所不同。我们可以从多个方面来对比这两者。

1. 定义上的区别

• 智能体（Agent）：
  • 智能体是能够感知环境、做出决策并执行相应行动的系统。它通常是为了解决具体任务而设计的，能够根据环境变化调整其行为，并通过反馈学习和适应。
  • 智能体的目标是实现某个特定的任务或一系列任务，它们的决策往往与当前的状态和未来的目标密切相关。
• 大语言模型（LLM）：
  • 大语言模型，像GPT（生成预训练变换器）系列，是通过大量文本数据进行训练的深度学习模型。其主要功能是生成、理解和处理自然语言。它通过预测文本序列来生成新的内容或回答问题。
  • LLM的目标通常是生成与输入文本相匹配的输出，不需要像传统的智能体那样具有感知或物理交互能力。

2. 任务与应用的不同

• 智能体的任务：

  • 智能体可以处理广泛的任务，包括自主导航、自动驾驶、机器人控制、金融交易、社交互动等。它们通常需要与环境进行持续的交互，并根据环境反馈做出决策。
  • 例如，自动驾驶汽车的智能体需要处理来自传感器（如雷达、摄像头等）的输入信息，进行决策（如路径规划、避障等）并执行操作（如加速、转向等）。

• 大语言模型的任务：

  • 大语言模型主要处理与自然语言相关的任务，如文本生成、机器翻译、情感分析、摘要生成、问答系统等。它们的目标通常是理解语言和生成与输入相关的语言输出。
  • 例如，LLM在文本生成任务中，可以接收一个问题或话题，生成相关的回答或文章。在对话系统中，LLM通过理解用户输入的语言，生成相应的语言输出。

3. 感知、学习与执行

• 智能体的感知、学习与执行：

  • 智能体通常涉及多种感知方式（例如视觉、听觉、触觉等），以及基于感知数据的决策和执行。智能体的学习可以是监督学习、强化学习、无监督学习等。
  • 例如，在自动驾驶系统中，智能体需要通过摄像头、雷达、激光雷达等感知设备获取周围环境的数据，经过处理后决定行驶路径。

• 大语言模型的学习和生成：

  • LLM主要是通过对大规模文本数据的训练，学习语言的统计规律和语义关联。其训练过程不涉及环境感知或实际的物理行为。
  • LLM通常依赖于大量文本数据来生成语言，而非通过持续的感知和交互来学习新的知识或适应环境。

4. 自主性与目标导向

• 智能体的自主性：

  • 智能体通常具有较强的自主性，它能够在没有直接人工干预的情况下感知、决策并执行任务。它的目标通常是通过反馈机制（如奖励或惩罚）来不断优化自己的行为。
  • 例如，强化学习中的智能体会通过与环境的交互获得奖励或惩罚，从而学习到最佳的行为策略。

• 大语言模型的自主性：

  • LLM本身没有自主性，它只是根据输入生成输出。它没有持续的感知、决策和行为执行能力，不能像智能体一样直接与环境互动或在任务中进行反馈学习。
  • LLM的输出主要依赖于已有的知识库和模式，无法主动学习新任务，除非经过再训练或更新。

5. 交互与应用场景

• 智能体的交互：
  • 智能体在很多情况下是通过与环境的交互来完成任务的。比如机器人可以感知周围的障碍物，并通过反馈调整路径；自动驾驶系统通过与交通环境的互动来进行决策。
• 大语言模型的交互：
  • 大语言模型的交互主要是通过自然语言的输入和输出。用户通过文字与LLM进行交互，LLM根据用户提供的文本生成适当的回复。它适用于文本生成、聊天、问答等场景，但不直接涉及物理世界的交互。

6. 结合智能体与大语言模型

虽然智能体和大语言模型在定义和功能上有所不同，但它们可以结合使用，以实现更强大的能力。例如：

• 智能体中的语言生成：在一些智能体系统中，LLM可以作为决策支持系统的一部分，帮助智能体理解自然语言指令并作出反应。例如，一个机器人可能会使用LLM来理解用户的语音命令，然后根据环境信息做出相应的行动。
• 多模态智能体：一些智能体结合了多种感知方式（如视觉、听觉和语言），它们可以利用LLM进行自然语言处理任务，同时利用其他传感器进行环境感知，完成更复杂的任务。

7. 挑战与前景

• 智能体的挑战：智能体需要应对动态环境和复杂决策的挑战。它们必须能够理解环境变化，并作出灵活的决策。
• 大语言模型的挑战：LLM在处理语言时面临生成不准确或不合适内容的风险，并且无法进行实时学习和更新。

总结

• 智能体：具备感知、决策、执行能力的系统，主要用于解决具体任务，并能够与环境进行动态交互。
• 大语言模型：专注于处理和生成自然语言，通常用于文本理解和生成任务，但缺乏感知和行为执行能力。

【大语言模型】最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用https://blog.csdn.net/JNLWLAQ/article/details/145588318?spm=1001.2014.3001.5501