大模型时代，学习动手做AI Agent

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大模型时代，学习动手做AI Agent

 

重点标签 人工智能、AI Agent、大模型、认知框架、技术交流

文章摘要

本次演讲将深入探讨如何结合大模型技术，尤其是最新的语言模型，来指导和优化Agent认知框架的选择和实践。演讲将介绍一系列最新的认知框架，包括Function Calling、CoT（Chain of Thought）、ToT（Tree of Thought）、ReAct、Plan-and-Execute以及Self-ask/Reflexion等，并探讨它们在具体任务中的实际应用和效果。通过案例和Demo展示，将深入分析如何利用大模型来辅助进行认知框架的选型，并对各种大模型认知框架的优势和局限进行简单的探索。

分享提纲：
1. 引言与背景介绍：介绍Agent的定义和Agent认知框架的概念。
2. 最新认知框架介绍与原理解析：详细介绍了Functions Calling、CoT、ToT、ReAct、Plan-and-Execute和Self-ask等认知框架的原理和应用。
3. 认知框架的适用场景与技术选型：分析任务类型、领域适用性、资源支持和应用目标对认知框架选型的影响。
4. 基于大模型的认知框架选型：通过提示工程进行基于LLM的认知框架选型，展示整体流程与实际应用Demo。
5. 认知框架Demo展示：展示如何使用OpenAI Assistants、OpenAI API及LangChain等工具实现框架，并分析技术方案的优势和局限。
6. 总结与未来展望：讨论未来Agent发展机遇和挑战。

嘉宾介绍： 黄佳，新加坡科技研究局人工智能研究员，专注于NLP大模型研发与应用、持续学习、AI in FinTech等领域。黄佳拥有丰富的AI项目落地实战经验，并与PlatoX.AI展开技术合作。

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原文作者: 机器之心