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在前几章我们完成了LLM底座、Prompt工程、记忆系统的搭建,Agent已经具备上下文记忆、长期语义回忆、结构化输出能力。但此时的Agent仍停留在「被动应答...
前面章节我们掌握了 LLM 底层原理、Prompt 工程、结构化输出能力。但目前的 Agent 仍然存在一个致命问题:无记忆能力。
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在上一章中,我们搭建好了 AI Agent 的开发环境、理清了智能体的架构与框架选型。从本章开始,我们正式进入AI Agent 底层核心技术栈实战学习。
当下AI技术已从「被动问答」迈入「主动执行」的全新阶段,AI Agent(人工智能智能体)成为大模型落地企业业务、自动化复杂场景的核心载体。不同于传统聊天机器人...
当下AI技术已从「被动问答」迈入「主动执行」的全新阶段,AI Agent(人工智能智能体)成为大模型落地企业业务、自动化复杂场景的核心载体。不同于传统聊天机器人,AI Agent具备自主感知、逻辑规划
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