。家人们，今天来聊聊超厉害的AI Agent ！它的强劲之处在于能自动执行复杂任务，大大提升自动化水平，让智能决策更高效，简直是工作学习的超强助手。 工作原理四步走 感知：通过各种传感器敏锐捕捉环境变化，就像给Agent装上了“千里眼”和“顺风耳”。 记忆：借助历史数据，为未来决策提供精准支持，每一次的经验都成为它成长的养分。 规划和决策：对收集的数据和存储的经验深度分析，提前规划，灵活应变，做出最优决策。 工具使用和行动：将决策指令付诸实践，真正发挥作用。 以供应链管理为例，看看AI Agent有多牛。它会时刻紧盯库存水平、订单状态和运输情况，实时收集数据。然后，依据历史库存数据和当下动态，优化存储信息，精准预测未来需求，同时制定采购计划。最后，综合分析运力和需求变化，科学规划运输方案，做出最佳决策。 技术原理大揭秘 预训练的LLM：在海量文本数据中“摸爬滚打”，学习语言的结构、语法和模式，积累深厚的语言知识。 Prompt设计：开发者根据产品需求精心设计prompt，或提问、或发指令、或描述情境，引导模型给出理想回应。 对话管理：理解用户输入，保持对话上下文连贯，就像和朋友聊天一样自然流畅。 个性化和适应性：根据用户互动历史和偏好调整，提供专属服务。 集成和部署：把训练好的模型和prompt集成到应用程序，部署到服务器或云平台，方便用户随时随地使用。 持续学习：部分聊天机器人还能在线学习，在与用户互动中不断优化响应策略。 完整资料已经放在知识库里啦，需要的宝子赶紧自取～ 
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