从这位虚拟助手的身影出发，基于LLM的AI Agent，它们正逐步从银幕走进现实，成为我们生活与工作中不可或缺的一部分。
一、LLM Agent
大模型Agent由规划、记忆、工具与行动四大关键部分组成，分别负责任务拆解与策略评估、信息存储与回忆、环境感知与决策辅助、以及将思维转化为实际行动。
规划（Planning）：
定义：规划是Agent的思维模型，负责拆解复杂任务为可执行的子任务，并评估执行策略。
实现方式：通过大模型提示工程（如ReAct、CoT推理模式）实现，使Agent能够精准拆解任务，分步解决。
记忆（Memory）：
定义：记忆即信息存储与回忆，包括短期记忆和长期记忆。
实现方式：短期记忆用于存储会话上下文，支持多轮对话；长期记忆则存储用户特征、业务数据等，通常通过向量数据库等技术实现快速存取。
工具（Tools）：
定义：工具是Agent感知环境、执行决策的辅助手段，如API调用、插件扩展等。
实现方式：通过接入外部工具（如API、插件）扩展Agent的能力，如ChatPDF解析文档、Midjourney文生图等。
行动（Action）：
定义：行动是Agent将规划与记忆转化为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。
实现方式：Agent根据规划与记忆执行具体行动，如智能客服回复、查询天气预报、AI机器人抓起物体等。
二、LLM Agent + RAG
通过引入RAG，LLM Agent能够在需要时查询外部知识库，如专业数据库、学术论文、行业报告等，从而增强其知识广度和深度。
如何实现财报分析Agent？通过集成大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）技术、自动化数据处理与分析工具，以及定制化的任务规划与执行流程，构建一个能够自动收集财报数据、进行深度分析并生成报告的智能代理系统。
财报分析Agent
需求分析：
明确财报分析Agent的目标和功能需求，包括支持的财报类型、分析维度、报告格式等。
确定用户群体及其需求，例如财务人员、管理层、投资者等。
架构设计：
设计Agent的整体架构，包括Prompt设计模块、数据获取模块、RAG检索模块、LLM应用模块、报告生成模块等。
确定各模块之间的接口和交互方式，确保数据流和控制流的顺畅。
Prompt设计模块：
设计合理的Prompt模板，以引导LLM模型更好地理解用户问题和意图。
通过不断优化Prompt设计，提高Agent的回答质量和用户体验。
数据获取模块：
开发数据获取脚本或接口，负责自动从指定的网站（如证券交易所、公司官网、财经新闻网站等）抓取财报数据和其他相关信息。
对收集到的数据进行清洗、格式化、去重等预处理工作，确保数据质量。
RAG检索模块：
整理历史财报分析报告、行业报告、会计准则等资料，构建财报知识库。
使用RAG技术对知识库进行索引和优化，允许Agent在回答财报分析问题时，能够从其知识库中检索相关的文档和片段。
LLM处理模块：
将LLM模型与RAG技术集成，配置模型参数和检索策略。
利用LLM模型的强大语言理解和生成能力，对经过RAG检索增强的问题进行理解和回答。
报告生成模块：
设计报告模板和格式化规则，确保生成的报告符合用户需求和规范。
使用自然语言处理技术对报告初稿进行润色、校对和优化，提高报告的可读性和准确性。
集成图表、表格等可视化工具，增强报告的数据呈现效果。
Agent Development
