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AI智能体通俗解释:从大语言模型到自主工作流(2025指南)

Content Introduction

本文通过三个层次框架解释AI智能体:从基础大语言模型(LLM)开始,到预定义的AI工作流,最后到能够自主推理、执行和迭代的AI智能体系统,对比了被动AI工具与能够自主决策和使用工具的智能体系统。

Key Information

  • 1大语言模型(LLM)如ChatGPT是被动的——它们等待提示并根据训练数据回应
  • 2AI工作流遵循人类设置的预定义路径和固定控制逻辑
  • 3AI智能体通过自主推理和执行来取代人类决策者
  • 4AI智能体的核心框架是React(推理+执行)
  • 5AI智能体可以在无人干预的情况下迭代和改进输出
  • 6检索增强生成(RAG)是一种帮助模型查找信息的AI工作流
  • 7实际应用包括自动化内容创作和视频分析

Content Keywords

#大语言模型(LLM)

如ChatGPT的基础模型,能生成文本但知识有限且处于被动状态

#AI工作流

AI遵循人类设定步骤和控制逻辑的预定义路径

#AI智能体

能够自主推理、使用工具执行任务并在无人干预下迭代的系统

#React框架

构成AI智能体基础的推理+执行框架

#检索增强生成(RAG)

帮助AI模型在回答前查找外部信息的过程

#自主能力

AI系统自主决策和执行行动的能力

Related Questions and Answers

Q1.AI工作流和AI智能体有什么区别?

A: AI工作流遵循人类设置的预定义路径,而AI智能体自主决定如何达成目标。

Q2.为什么基础LLM如ChatGPT不能访问我的个人日历?

A: LLM对专有或个人信息的了解有限,且处于被动状态——它们只回应提示而不采取行动。

Q3.AI智能体中的'React'是什么意思?

A: React代表推理+执行——智能体首先推理如何达成目标,然后使用工具执行以实现目标。

Q4.AI智能体能否在没有人类帮助的情况下改进输出?

A: 可以,通过迭代——它们可以批判自己的工作并在多个周期中自主改进。

Q5.AI智能体的实际应用例子有哪些?

A: 例子包括自动编译新闻并撰写帖子的内容创作系统,或识别视频素材中对象的视频分析智能体。

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