1、什么是智能体 (Agent)

智能体是依托大语言模型（LLM）构建的自主系统，核心能力在于感知外部环境、自主制定决策并执行相应动作，最终达成预设目标。与传统 AI 侧重单一任务处理不同，AI 智能体更贴近人类解决问题的逻辑 —— 它能像人一样 “独立思考”，比如面对 “整理月度销售报告” 的需求时，会自主拆解任务（收集数据、分析趋势、生成图表、撰写总结），并调用 Excel 工具、数据可视化插件等资源逐步推进，全程无需人工干预，实现端到端的自主操作。

通用智能体平台的价值与应用

以智能体技术为核心搭建的通用智能体平台，重点突破了智能体在 “感知 - 记忆 - 规划 - 执行” 全链路中的关键技术瓶颈：

• 感知层：能精准识别多模态输入（文本指令、表格数据、语音需求等），适配复杂业务场景；
• 记忆层：可存储历史交互数据、业务规则库，为后续决策提供参考；
• 规划层：具备任务拆解与优先级排序能力，比如将 “产品推广方案” 拆解为目标人群分析、渠道筛选、预算分配等子任务；
• 执行层：支持调用各类办公软件、业务系统接口，自动完成数据录入、文档生成等重复性工作。

这类平台能灵活适配企业业务流程优化、日常办公效率提升等需求，不仅为工程人员减轻数据处理、方案初稿撰写等机械性工作负担，还能通过多维度数据整合让决策更全面，推动智能体在供应链管理、客户服务、科研数据分析等复杂场景落地。

2、什么是LLM (Large Language Model)

大语言模型是深度学习领域的重要分支，专门用于处理和生成自然语言文本。它通过在海量文本数据（涵盖书籍、论文、网页、对话记录等）中学习语言规律，掌握语法结构、语义逻辑甚至文化语境，最终具备与人类相似的语言理解和生成能力，可胜任文本创作、跨语言翻译、文献摘要、智能对话、情感倾向分析等多样化自然语言处理任务。

LLM 的 “成长路径”：训练与应用

1. 训练：从 “通识学习” 到 “专项精进”

LLM 的训练分为两个关键阶段，确保其既能掌握通用语言能力，又能适配具体任务需求：

• 预训练阶段：模型在无标注的大规模文本数据（如全网公开文献、多语言语料库）中进行 “自监督学习”，如同人类广泛阅读积累知识，自主学习词汇含义、句子结构、逻辑关系，形成通用的语言表示能力；
• 微调阶段：针对特定任务（如法律文书撰写、医疗问诊对话），用标注好的专业数据对模型进行 “有监督学习”，调整模型参数使其贴合场景需求，比如医疗领域的 LLM 会通过病历数据微调，更精准地理解病症描述与诊疗建议逻辑。

2. 使用：从日常交互到开发应用

LLM 的使用场景可分为两类，覆盖普通用户与开发者需求：

• 日常交互：普通用户通过输入 “提示词（Prompt）” 提出需求，比如 “总结这篇论文的核心观点”“用幽默语气写一段产品宣传语”，模型直接返回对应回答；
• 开发应用：开发者通过调用 LLM 的 API 接口（如按指定格式传入文本数据与任务指令），将其集成到各类 AI 应用中，比如智能客服系统、自动写作工具、代码生成平台等，实现功能扩展。

基于 LLM 的智能体框架：模拟人类 “思考与行动”

一个完整的智能体框架需以 LLM 为核心，搭配四大组件，构建类似人类的 “思考 - 记忆 - 规划 - 工具使用” 能力：

• LLM 核心：相当于智能体的 “大脑”，负责分析需求、制定解决思路，比如判断 “整理客户反馈” 需要先分类问题、提取高频诉求，再生成改进建议；
• 记忆模块：包含 “长期记忆”（历史客户数据、业务规则手册）与 “短期记忆”（当前任务的中间结果，如已分类的 “产品质量反馈”）；
• 规划技能：涵盖提示词优化（让指令更清晰）、意图识别（准确理解用户真实需求）、任务拆解（将复杂需求拆分为可执行步骤）、自我反思（检查中间结果是否正确，比如发现 “客户反馈分类有误” 时及时调整）；
• 工具使用模块：对接各类工具接口，如调用表格工具统计反馈数据、调用邮件工具发送改进建议，助力智能体落地执行。

3、Transformer架构

LLM的核心技术架构是Transformer，这是一个基于自注意力机制的深度学习模型。Transformer架构的关键在于其能够并行处理序列数据，大大提高了模型的训练效率和性能

参数规模

LLM通常采用大规模神经网络，参数数量从数百万到数十亿不等，例如通义干问（Qwen-7B）具有70亿的参数规模训练数据需要高质量的、经过预处理的多模态数据。参数规模的增加使模型具有更强的学习和泛化能力，能够处理复杂的语言任务，但也带来了计算成本和资源需求的显著增加。

4、什么是RAG

LLM回答用户问题时，是基于训练LLM时使用的文本数据进行的。而面对未知知识的问题，它并不能正确回答而容易产生错误的结果，即大模型的幻觉。

什么是RAG

RAG（Retrieval-augmented Generation）是一种自然语言查询方法，通过一个检索信息组件从外部知识源获取附加信息，馈送到LLM prompt以更准确地回答所需的问题。通过额外的知识来增强LLM 以回答问题，用以减少 LLM产生幻觉的倾向。

利用RAG减少幻觉

基于RAG技术，可以通过构建一个知识库，让LLM能够在回答问题时以这个知识库为基础，具备回答知识库中的相关内容的能力。

RAG的优势

基于RAG技术创建的知识库，可以比较便利地增删改其中的文档，可以支持更频繁的更新。

RAG的整体流程

RAG的整体流程分为两大步:

• 一是事先的索引丨（lndexing）也即是从私有文档构建知识库的过程;即为图蓝色虚线链路。

• 二是即时的查询(Querying)也即是针对已构建的知识库进行查询问答的过程。即为图红色虚线链路。先检索，然后生成。

RAG的效果

• 一是赋予LLM回答私有知识库问题的能力，减弱幻觉;

• 二是提供了回答中引用的原文出处，提高检索效率，同时便于直接对比原文确保LLM回答的准确性在智能问答、文档摘要、数据整理等领域发挥重要作用

5、什么是提示词 (工程)

提示词（Prompt）是指向LLM提供输入以引导其生成特定输出的文本或指令。

提示词

提示词包括两类，系统提示词与用户提示词。用户提示词即为用户的问题；系统提示词为人工智能应用内置的指向LLM的一组初始指令或背景信息，用于指导LLM的行为方式和响应模式。

一般情况下，提示词更多的是指用户提示词、即用户发送给LLM的问题。

提示词对LLM的影响

在生成文本时，LLM会试图理解并根据其理解生成相应的响应LLM生成的回答的质量受用户提示词的影响，更完善的提示词能够让LLM更好地理解用户意图、给出更契合更完善的回答

如何优化提示词

在提出用户问题时候，应该清晰而具体地表达指令，提出具体的需求;如果对LLM的输出格式有要求，那么最好提供参考文本作为示例。

如何编写更好的提示词

更为完善的提示词基本组成部分：

• 指令：要求模型对文本的处理动作。

• 指令的对象：需要模型处理的文本。

• 示例：案例或思维模型提示。

• 输出要求：对于输出内容的内容和格式要求；

• 异常情况：对于模型无法执行，或指令信息缺失时的异常处理机制。

  下图为具体的示例（询问旅游规划），可以发现，在直接使用例如OpenAI等提供的LLM时，为了获取更好的问答体验，需要花费较长时间、较多心思来编写更好更完善的提示词，使用体验反而可能变差了

6、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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