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今天分享下关于大模型本地部署的一些基础知识，做一个简单的入门，并科普相关的工具使用。

使用Qwen2-72B模型将摘要文本转换为包含逻辑关系的JSON格式。模型的任务和输出格式在提示中定义。

AI智能体，也称为人工智能代理，是一种模拟人类智能行为的人工智能系统，其核心引擎通常是大模型（LLM）。AI智能体能够感知环境、做出决策和执行任务，以实现特定目标。与传统人工智能相比，AI智能体具有自主性、适应性和交互性，能在复杂多变的环境中独立运作。AI智能体不仅能高效处理已知任务，还能灵活应对未知环境。比如，传统机器人只能按预设程序执行任务，而AI智能体可以根据环境变化自主调整策略，完成复杂的

AI Agent指的是有能力主动思考和行动的智能体，能够以类似人类的方式工作，通过大模型来“理解”用户需求，主动“规划”以达成目标，使用各种“工具”来完成任务，并最终“行动”执行这些任务。

随着AI智能体的逐渐变强，在张小珺 商业访谈录的Q1季报中，很笃定，AGI的实现可能会在未来2年内，也就是26年底，27年初。所以应对这种技术的快速发展，我们可能需要快速接受的一种范式改变。过去，人类需要学习如何使用计算机界面；而在智能体时代，计算机需要学习如何理解人类意图。同时，这种转变改变了人才需求的本质——从执行具体任务的能力，转向定义问题和指导智能体的能力。好了，这就是我今天想分享的内容。

AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，是一种能够利用大数据和神经网络来模拟人类思维和创造力的人工智能算法。它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容，通常情况下有数百亿乃至数万亿个参数，可以在不同的领域和任务中表现出智能。

现在，我们已经有了文章和过滤术语，可以应用过滤器并总结结果。在这一步中，我们将第一步返回的原始 10 篇文章与优化后的 MeSH 术语列表结合起来。我们允许用户在将数据发送到 LLM 之前添加额外的上下文到提示词中。我们通过以下方式实现过滤：首先获取第一步返回的 10 篇文章的 URI，然后查询知识图谱以确定哪些文章被标记为相关的 MeSH 术语。此外，我们保存这些文章的摘要，以便在下一步中使用。

微软365的新智能体，通过自动化和专业化功能，为企业和用户解决了效率低下、成本上升等痛点，同时释放了更多时间和资源，用于高价值的创造性工作。同声翻译智能体的加入，更是消除了全球合作中的最大障碍之一，让跨国沟通变得更加自然与高效。未来，微软将继续扩展智能体的功能，推动企业在数字化转型中实现更高效的协作、更明智的决策和更快的创新。AI的潜力才刚刚开始释放，我们期待微软365在未来的进一步突破。希望这篇