快速入门:三分钟掌握AI Agent核心概念

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0 前言

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  • 无需为不同任务使用单独软件
  • 使用日常语言来命令你的设备
  • “代理”是人工智能的高级形式
  • 未来五年将成为现实
  • 人人都有的私人助理Agent
  • 应用在干行百业之中(医疗、教育、娱乐…)

1 Agents 是什么?

Al Agents是基于LLM的能够自主理解、自主规划决策、执行复杂任务的智能体,Agents不是chatGPT的升级版,它不仅告诉你“如何做”,更会帮你去做,如果各种Copilot是副驾驶,那么Agents就是主驾驶。

Agents = LLM +规划技能+记忆 + 工具使用

本质上Agents是一个LLM的编排与执行系统:

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一个精简的Agents决策流程,一个循环一个任务:

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2 LangChain 中的 Agents 如何实现

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  1. 提出需求/问题
  2. 问题+Prompt组合
  3. ReAct Loop
  4. 查找Memory
  5. 查找可用工具
  6. 执行工具并观察结果

如有必要,重复1~6,

  1. 得到最终结果

3 最简单的 Agents 实现

3.0 需求

  • 会做数学题
  • 不知道答案的时候可以搜索

3.1 安装通义千问

!pip install langchain==0.2.1  # 安装langchain
!pip install langchain-community==0.2.1  # 安装第三方集成
!pip install python-dotenv==1.0.1  # 使用 .env 文件来管理应用程序的配置和环境变量
!pip install dashscope==1.19.2  # 安装灵积模型库

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定义.env文件,里面配置你的API-KEY:

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import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from langchain_community.llms import Tongyi
from langchain_core.runnables import RunnableSequence
from langchain.prompts import PromptTemplate

load_dotenv(find_dotenv())
DASHSCOPE_API_KEY = os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"]

# 定义llm
llm = QwenTurboTongyi(temperature=1)

3.2 搭建工具

  • serpai是一个聚合搜索引擎,需要安装谷歌搜索包以及申请账号
  • llm-math是一个封装好的数学计算链
# 安装谷歌搜索包
! pip install google-search-results

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import os 
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = "XXXX"

SERPAPI_API_KEY值即为你刚才注册的免费 [Api Key]:

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from langchain.agents import load_tools
tools = load_tools(["serpapi","llm-math"], llm=llm)

3.3 定义agent

使用小样本增强生成类型

from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType

agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,#这里有不同的类型
    verbose=True,#是否打印日志
)

agent.run("请问现任的美国总统是谁?他的年龄的平方是多少?")

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如何学习AI大模型?

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式:
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印度统治阶级锁死底层人的5大阳谋

印度统治阶级锁死底层人的5大阳谋

基于社会学和心理学视角: 1. 情感道德: 统治阶级通过塑造道德规范和情感价值观,引导底层人群的行为。例如,宣扬“勤劳致富”“忍耐美德”等观念,让底层人接受现状并自我约束。这种道德框架往往掩盖结构性不平等,使人们将个人困境归咎于自身而非系统。 2. 欲望控制: 通过消费主义和媒体宣传,统治阶级刺激底层人的物质与社会欲望(如名牌、地位),但同时设置经济壁垒,使这些欲望难以实现。底层人被困在追求“更好生活”的循环中,精力被分散,无法聚焦于挑战权力结构。 3. 情绪煽动: 利用恐惧、愤怒或民族主义等情绪,统治阶级可以通过媒体或公共事件转移底层人对社会问题的注意力。例如,制造外部敌人或内部对立(如阶层、种族矛盾),让底层人内耗而非联合反抗。 4. 暴利诱惑: 通过展示少数“成功案例”或快速致富的机会(如赌博、投机),诱导底层人追逐短期暴利。这种机制不仅让底层人陷入经济风险,还强化了对现有经济体系的依赖,削弱长期变革的可能性。 5. 权力震撼: 通过展示统治阶级的权力(

By Ne0inhk