Saya telah membina ejen berita mengenai muka yang memeluk

Buka kunci kuasa agen AI: menyelam jauh ke dalam kursus muka yang memeluk

Artikel ini meringkaskan pembelajaran utama dari kursus ejen AI yang memeluk, yang meliputi asas -asas teoritis, prinsip reka bentuk, dan pelaksanaan praktikal agen AI. Kursus ini menekankan membina asas yang kukuh dalam fundamental ejen AI. Ringkasan ini meneroka reka bentuk ejen, peranan model bahasa besar (LLMS), dan aplikasi praktikal menggunakan rangka kerja smolagent.

Jadual Kandungan:

• Memahami ejen AI
• Ejen AI dan penggunaan alat
• LLMS: Tinjauan Teknikal
• Model Transformer: Bagaimana Mereka Berfungsi
• LLM Ramalan Token
• Sifat autoregressive LLMS
• Mekanisme perhatian dalam transformer
• Templat sembang untuk ejen AI
• Kepentingan templat sembang
• Menentukan alat AI
• Aliran Kerja Agen AI: Think-act-Observe
• Pendekatan React
• Ejen bangunan dengan smolagents
• Kesimpulan

Apakah ejen AI?

Ejen AI adalah sistem autonomi yang mampu menganalisis persekitarannya, strategi, dan mengambil tindakan untuk mencapai matlamat yang ditetapkan. Fikirkannya sebagai pembantu maya yang mampu melaksanakan tugas setiap hari. Kerja dalaman ejen melibatkan penalaran dan perancangan, memecahkan tugas -tugas yang kompleks ke dalam langkah -langkah yang lebih kecil dan terkawal.

Secara teknikal, ejen terdiri daripada dua komponen utama: teras kognitif (model AI membuat keputusan, sering LLM) dan antara muka operasi (alat dan sumber yang digunakan untuk melaksanakan tindakan). Keberkesanan ejen AI bergantung pada integrasi lancar kedua -dua komponen ini.

Ejen dan penggunaan alat AI

Ejen AI memanfaatkan alat khusus untuk berinteraksi dengan persekitaran mereka dan mencapai objektif. Alat ini boleh berkisar dari fungsi mudah ke API kompleks. Reka bentuk alat yang berkesan adalah penting; Alat mesti disesuaikan dengan tugas -tugas tertentu, dan tindakan tunggal mungkin melibatkan pelbagai alat yang bekerja secara konsert.

LLMS: Otak ejen

Model bahasa besar (LLMS) adalah teras banyak ejen AI, memproses input teks dan menghasilkan output teks. Kebanyakan LLM moden menggunakan seni bina pengubah, menggunakan mekanisme "perhatian" untuk memberi tumpuan kepada bahagian -bahagian yang paling relevan dari teks input. Transformer berasaskan decoder sangat sesuai untuk tugas-tugas generatif.

Ramalan Token LLM dan Autoregression

LLMS meramalkan token seterusnya dalam urutan berdasarkan token sebelumnya. Proses autoregressive ini berterusan sehingga token akhir-urutan khas (EOS) dijana. Strategi penyahkodan yang berbeza (contohnya, carian tamak, carian rasuk) wujud untuk mengoptimumkan proses ramalan ini.

Senibina Transformer: Perhatian adalah kunci

Mekanisme perhatian dalam model pengubah membolehkan model memberi tumpuan kepada bahagian input yang paling relevan apabila menghasilkan output, meningkatkan prestasi dengan ketara. Panjang konteks -bilangan maksimum token model boleh diproses sekaligus -adalah faktor kritikal yang mempengaruhi keupayaan LLM.

Templat sembang dan kepentingan mereka

Templat Templat Templat Perbualan antara pengguna dan ejen AI, memastikan tafsiran dan pemprosesan yang betul oleh LLM. Mereka menyeragamkan pemformatan, menggabungkan token khas, dan menguruskan konteks merentasi pelbagai giliran dalam perbualan. Mesej sistem dalam templat ini memberikan arahan dan garis panduan untuk tingkah laku ejen.

Alat AI: Memperluas keupayaan ejen

Alat AI adalah fungsi yang memanjangkan keupayaan LLM, yang membolehkannya berinteraksi dengan dunia nyata. Contohnya termasuk carian web, penjanaan imej, pengambilan data, dan interaksi API. Alat yang direka dengan baik meningkatkan keupayaan LLM untuk melaksanakan tugas yang kompleks.

Aliran Kerja Agen AI: Think-act-Observe

Aliran kerja teras ejen AI adalah kitaran pemikiran, bertindak, dan memerhati. Ejen berfikir tentang langkah seterusnya, mengambil tindakan menggunakan alat yang sesuai, dan memerhatikan hasilnya untuk memaklumkan tindakan berikutnya. Proses berulang ini memastikan penyelesaian tugas yang cekap dan logik.

Pendekatan React

Pendekatan React menekankan penalaran langkah demi langkah, mendorong model untuk memecahkan masalah menjadi langkah-langkah yang lebih kecil, yang dapat diurus, yang membawa kepada penyelesaian yang lebih berstruktur dan tepat.

Smolagents: Ejen Bangunan Dengan Mudah

Rangka kerja smolagents memudahkan pembangunan ejen AI. Jenis ejen yang berbeza (ejen JSON, ejen kod, agen panggilan fungsi) menawarkan pelbagai tahap kawalan dan fleksibiliti. Kursus ini menunjukkan ejen bangunan menggunakan rangka kerja ini, mempamerkan kecekapan dan kemudahan penggunaannya.

Kesimpulan

Kursus Ejen AI yang memeluk menyediakan asas yang kukuh untuk memahami dan membina agen AI. Ringkasan ini menyoroti konsep utama dan aplikasi praktikal, menekankan pentingnya LLM, alat, dan aliran kerja berstruktur dalam mewujudkan agen AI yang berkesan. Artikel masa depan akan menyelidiki lebih jauh ke dalam kerangka seperti Langchain dan Langgraph.

Atas ialah kandungan terperinci Saya telah membina ejen berita mengenai muka yang memeluk. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!