。Agent优势在于自动执行复杂任务提升自动化和智能决策效率。工作原理主要是四个步骤1.感知。通过传感器感知环境变化。2.记忆。根据历史数据在未来做更准确的决策。3.规划和决策。分析收集到的数据和存储的经验，进行事前规划和动态决策。4.工具使用和行动。执行决策指令。以供应链管理为例AI Agent第一会持续监测库存水平、订单状态和运输情况，实时收集数据。然后，基于历史库存数据及当前动态，优化存储信息，协助预测未来需求，同时列出采购计划。 接下来，分析运力及需求动态，制定运输计划，做出决策。技术原理：1.预训练的LLM：这些模型在大量文本数据上进行预训练，学习语言的结构、语法和模式。2.Prompt设计：开发者根据产品的需求设计prompt，这些prompt可以是问题、指令或情境描述，用于引导模型的回应。3.对话管理：聊天机器人需要能够理解用户的输入，并在对话中保持上下文的连贯性。这一般涉及到对话状态的跟踪和对话策略的实施。4.个性化和适应性：agent可能会根据用户的互动历史和偏好进行个性化调整，以提供更符合用户期望的回应。5.集成和部署：将训练好的模型和prompt集成到agent的应用程序中，并部署到服务器或云平台上，以便用户可以通过不同的设备和接口与之交互。6.持续学习：一些聊天机器人还具备在线学习的能力，可以在与用户互动的过程中不断优化其响应策略。
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从0-1打造商用 AI Agent智能体。Agent优势在于自动执行复杂任务提升自动化和智能决策效率。工作原理主要是四个步骤1.感知。通过传感器感知环境变化。2.记忆。根据历史数据在未来做更精确的决策。3.规划和决策。分析收集到的数据和存储的经验，进行事前规划和动态决策。4.工具使用和行动。执行决策指令。以供应链管理为例AI Agent首先会持续监测库存水平、订单状态和运输情况，实时收集数据。然后，基于历史库存数据及当前动态，优化存储信息，帮助预测未来需求，同时列出采购计划。 接下来，分析运力及需求动态，制定运输计划，做出决策。技术原理：1.预训练的LLM：这些模型在大量文本数据上进行预训练，学习语言的结构、语法和模式。2.Prompt设计：开发者根据产品的需求设计prompt，这些prompt可以是问题、指令或情境描述，用于引导模型的回应。3.对话管理：聊天机器人需要能够理解用户的输入，并在对话中保持上下文的连贯性。这通常涉及到对话状态的跟踪和对话策略的实施。4.个性化和适应性：agent可能会根据用户的互动历史和偏好进行个性化调整，以提供更符合用户期望的回应。5.集成和部署：将训练好的模型和prompt集成到agent的应用程序中，并部署到服务器或云平台上，以便用户可以通过不同的设备和接口与之交互。6.持续学习：一些聊天机器人还具备在线学习的能力，可以在与用户互动的过程中不断优化其响应策略。#Agent#智能体 #AI#AI产品经理 #人工智能
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