为什么要学？
我们先搞清楚为什么？
最近看到 AI 创新力五问，我们日常生活中有使用 AI 来融入到我们的学习工作流嘛？
值得我们日常反省。
未来企业人才招聘测试AI创新力的五问：
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您是否处于每天习惯使用 AI 的状态？
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请依据 XX 任务为我创作一个提示词工程。
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倘若 AI 给出的答案无法令您满意，您会怎样与 AI 进行交互？
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请为我拆解一个任务的工作流程。
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若要搭建一个 AI 智能体，以使此工作流更简便地完成，您会如何构建？
我理解我们学 AI 核心是为了提升效率，增加竞争力。
什么是大语言模型？
我们在了解智能体之前先了解一下大语言模型（LLM），大语言模型可以接受输入、进行分析或推理，最终进行输出，就好比我们现在常用的 ChatGPT 和 Kimi。
然而，大语言模型无法像人类一样，拥有规划思考能力、运用各种工具与物理世界互动，以及拥有人类的记忆能力。
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LLM：接受输入、思考、输出
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人类：LLM（接受输入、思考、输出）+ 记忆 + 规划 + 工具
什么是 AI 智能体（Agent）？
智能体的英文是 Agent。
Agent 可以翻译为代理人、代理商，可以帮助我们完成一些事情的实体，可以是人或机器。
我们可以理解为一个智能助手，只需要我们给出任务，他就可以自己作出决策并执行的智能助手。
在没有智能体之前，我们先考虑一个场景：我们需要写一篇智能体的科普文
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第一步：先打开搜索引擎搜索一些相关书籍相关文章来进行阅读，打开我们的思路。
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第二步：参考了大量的书籍和文章后，形成自己的思路，创建文章的大纲。
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第三步：针对我们的大纲，对每个段落进行编写，编写过程中不断调整。
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第四步：编写之后需要对文章进行排版，对文章进行校对，也需要对前文进行修改。
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第五步：写完之后，找朋友帮忙看看，预览一下，看下有什么问题，不合理的地方进行修改。
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第六步：冥思苦想一个容易爆火的标题，增加浏览量。
没有智能体前，我们要不就是人工处理，每一步都人工去做，要么写一段提示词，让大模型进行信息整理，写大纲，写章节，起标题，并进行修改。
但是有以下缺点：
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我们需要用不同的提示词来完成不同的任务。
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大模型没有记忆能力，有上下文限制。
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提示词会非常复杂，不利于维护。所以我们引出智能体的概念。
智能体核心公式
我们直接给出智能体的核心公式。
Agent（智能体）=LLM（大模型）+ Planning（规划）+Memory（记忆）+ Tools（工具）
人类：LLM（接受输入、思考、输出）+ 记忆 + 规划 + 工具 我们可以看到智能体越来越像人了，但是没有情感。
我们来解读一下上面这张图，以便大家更好地理解。
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记忆（Memory）
短期记忆：执行任务过程中的上下文，会在子任务的执行过程产生和暂存，在任务完结后被清空。
长期记忆：长时间保留的信息，一般是指外部知识库。 -
规划（Planning）
智能体会把大型任务分解为子任务，并规划执行任务的流程；智能体能体会对任务执行的过程进行思考和反思，从而决定是继续执行任务，或判断任务完结并终止运行。
简单来说，就是我们上面提到的写作流程，收集、写大纲，写章节等等，俗称工作流。 -
工具（Tools）
为智能体配备工具 API，比如：计算器、搜索工具、代码执行器、数据库查询工具等。有了这些工具 API，智能体就可以和物理世界交互，解决实际的问题。
智能体祛魅
什么是祛魅？
打破神秘感，理性思考，智能体没有那么难。
我们再来回头看一下上面的公式。
Agent（智能体）=LLM（大模型）+ Planning（规划）+Memory（记忆）+ Tools（工具）
经过上述的解释，你应该有了一定的了解，
这个公式只是一个智能体的完整体，
而只要是能解决我们的需求，哪怕只用了其中一两项，也可以称之为是智能体，所以不要害怕，勇敢的手搓起来。
核心在于如何提效，如何解决我们的问题。
构建智能体的原则
两个核心原则：
了解自己的需求
了解智能体的能力
智能体的一些场景
文案：爆款标题、文案输出、爆款文章
写作：续写、改写、周报
效率工具：翻译、记账、百科，提效工具
编程助手：代码审查、代码解释
客服：智能回复
生活：什么值得买、旅行规划等等
大家一起探索一下。
最后的最后
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