什么是AI Agent（代理）：
- Agent是基于生成式AI模型的应用程序，能够通过观察世界并使用工具来执行任务，目标是自主完成任务，减少人为干预。
- Agent的核心架构包括模型（Model）、工具（Tools）和编排层（Orchestration Layer）。模型负责决策，工具用于与外部世界交互，编排层则管理信息处理、推理和决策的循环。
Agent与模型的区别：
- 模型的知识仅限于其训练数据，而Agent通过工具扩展了其知识范围，能够访问实时信息和执行复杂任务。
- Agent具有会话历史管理能力，支持多轮推理和决策，而模型通常是单次推理。
工具（Tools）：
- 工具是Agent与外部世界交互的桥梁，常见的工具类型包括扩展（Extensions）、函数（Functions）和数据存储（Data Stores）。
- 扩展（Extensions）允许Agent与API无缝交互，函数（Functions）则允许开发者在客户端执行API调用，数据存储（Data Stores）为Agent提供动态的、实时的数据访问。
认知架构（Cognitive Architecture）：
- Agent通过认知架构进行推理、规划和决策。常见的推理框架包括ReAct、Chain-of-Thought（CoT）和Tree-of-Thoughts（ToT）。
- 这些框架帮助Agent在复杂任务中进行多步推理和决策。
增强模型性能的针对性学习：
- 通过上下文学习（In-context Learning）、基于检索的上下文学习（Retrieval-based In-context Learning）和微调（Fine-tuning）等方法，模型可以更好地选择和使用工具。
- 这些方法帮助模型在特定任务中表现得更加精准和高效。
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