一、什么是智能体 (Agent)
智能体 (Agent)是一种能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的智能系统。而基于LLM（Large Language Model）的自主系统，则是一种模仿人类行为模式，通过独立思考和调用工具逐步完成给定目标的新型自主系统。这种系统与传统的人工智能系统存在显著差异，它更加灵活、自主，能够更好地适应复杂多变的环境和任务。
二、通用智能体平台
通用智能体平台以Agent为核心技术驱动，通过在智能体的感知、记忆、规划和执行等关键环节进行能力攻关，以适应不断变化的实际业务和日常办公需求。该平台能够提供更加个性化和精准的服务，助力工程人员解放大脑和双手，提升工作效率和准确性。同时，它也推动了自主系统在更多复杂场景下的应用。
三、LLM（Large Language Model）解析
定义：LLM是一类基于深度学习的人工智能模型，旨在处理和生成自然语言文本。通过训练于大规模文本数据，LLM能够理解并生成与人类语言相似的文本，执行各类自然语言处理任务。
训练及使用：LLM的训练过程分为预训练和微调两个阶段。预训练阶段，模型在大规模未标注文本数据上进行自监督学习，学习通用的语言表示；微调阶段，模型在特定任务的标注数据上进行有监督学习，调整模型参数以适应具体任务需求。LLM的使用方式包括直观的日常使用和基于LLM的AI应用编程。
基于LLM的Agent框架：该框架对标人类大脑，具备思考如何解决问题、给出回答的能力。同时，它还拥有长期记忆和短期记忆，能够记录智能体使用的历史记录、系统数据以及执行过程中产生的各种中间信息。在规划技能方面，该框架具备提示词编排、意图理解、任务分解和自我反思等能力。此外，它还能够调用各种工具接口来执行任务。
四、Transformer架构与参数规模
Transformer架构：LLM的核心技术架构是Transformer，这是一个基于自注意力机制的深度学习模型。它能够并行处理序列数据，大大提高模型的训练效率和性能。
参数规模：LLM通常采用大规模神经网络，参数数量从数百万到数十亿不等。例如，通义干问（Qwen-7B）具有70亿的参数规模。参数规模的增加使模型具有更强的学习和泛化能力，但也带来了计算成本和资源需求的显著增加。
五、RAG（Retrieval-augmented Generation）技术
定义与背景：LLM在回答用户问题时，是基于训练时使用的文本数据进行的。然而，面对未知知识的问题，它容易产生错误的结果，即大模型的幻觉。为了解决这个问题，RAG技术应运而生。
原理与优势：RAG通过构建一个检索信息组件从外部知识源获取附加信息，馈送到LLM prompt以更准确地回答所需的问题。这样不仅可以减少LLM产生幻觉的倾向，还可以提高回答的准确性。同时，基于RAG技术创建的知识库可以比较便利地增删改其中的文档，支持更频繁的更新。
整体流程与效果：RAG的整体流程分为事先的索引（Indexing）和即时的查询（Querying）两大步。通过先检索后生成的方式，赋予LLM回答私有知识库问题的能力，并提供了回答中引用的原文出处，提高检索效率。
六、提示词（Prompt）的编写与优化
定义与分类：提示词是指向LLM提供输入以引导其生成特定输出的文本或指令。它包括系统提示词和用户提示词两类。用户提示词即为用户的问题；系统提示词为人工智能应用内置的指向LLM的一组初始指令或背景信息。
对LLM的影响：提示词的质量直接影响LLM生成的回答的质量。更完善的提示词能够让LLM更好地理解用户意图、给出更契合的回答。
如何编写更好的提示词：为了编写更好的提示词，需要明确指令、指令的对象、示例、输出要求以及异常情况等组成部分。同时，还需要结合具体的应用场景和需求进行编写和优化。例如，在询问出差规划时，可以编写包括角色、背景、技能、目标、约束、输出格式、工作流程和示例等内容的提示词来引导LLM生成满意的出差计划。
智能体、LLM、RAG以及提示词等技术在人工智能领域发挥着重要作用。通过不断优化和完善这些技术，我们可以推动人工智能向更高水平发展，为人类带来更多便利和价值。
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