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Agent”是一个跨学科的概念，涵盖了哲学、计算机科学、经济学、生物学等多个领域。尽管定义和应用范围各异，代理的核心特征在于其自主性、感知和决策能力，以及目标导向的行动能力。理解代理在不同领域中的具体应用和特征，有助于更全面地认识和利用这一概念。哲学领域中的Agent在哲学中，Agent通常指具有意图和行动能力的个体或实体。意图性（Intentionality）：代理的行动是基于某种目标或意图的、

人工智能是指通过模拟、延伸人类智能的机制，使机器能够执行需要智力的任务。这包括理解语言、学习、推理、问题解决等能力。人工智能系统通过算法和模型从大量数据中学习，并能够做出智能决策。人工智能的核心在于算法和模型，这些算法和模型能够处理、分析和解释数据，以模拟人类的智能行为。通过不断的学习和优化，人工智能系统能够逐渐提升其性能，以更好地完成各种任务。概念：机器学习是人工智能的一个重要分支，其核心思想是

总体而言，现在大模型的确还存在着这样或那样的一些问题，但是谁又能说，现在的大模型不是爱迪生发明的第一盏电灯呢，虽然有着各种的不足，但是这指明的是未来的方向。

本文详细介绍了11种大型语言模型的参数高效微调方法，包括前缀调优、提示调优、LORA及其变体、QLORA、LongLORA等。这些方法通过冻结预训练模型参数，仅优化少量特定参数或采用量化技术，显著减少微调时的计算资源消耗，同时保持模型性能，为大型语言模型的高效应用提供多种解决方案。

是一种高效的参数高效微调方法，其核心思想是通过在预训练模型的权重矩阵中引入低秩适配矩阵（低秩分解矩阵 A 和 B），仅对这部分新增参数进行训练，从而大幅减少计算和显存开销。与传统全参数微调相比，LORA 通过冻结原始模型参数，仅更新适配层参数，实现了轻量化训练。在涉及到矩阵相乘的模块，在原始的PLM旁边增加一个新的通路，通过前后两个矩阵A,B相乘，第一个矩阵A负责降维，第二个矩阵B负责升维，中间层

批量大小指的是在每个训练步骤（epoch）中同时处理的样本数量。在大语言模型中，由于模型规模庞大，批量大小通常会较大。

文章介绍了大模型压缩的两大主流技术：量化（降低参数精度减少存储空间）和蒸馏（训练小模型模仿大模型行为）。量化技术实施简单、压缩效果明显，而蒸馏能获得全新小模型、灵活性更高。这些技术能在保持模型性能的同时显著降低部署成本，让AI技术更加平民化，对开发者部署和设计AI应用具有重要意义。

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本文介绍了大模型Agent开发的演变过程，包括通过提示词使大模型输出格式化内容融入程序，工作流的基本概念，MCP协议如何扩展模型能力，以及Dify、Coze等工作流平台。重点阐述了Agent的核心特点——自主性，包含Profile、Memory、Planning、Action四个组成部分，能够主动思考并调用工具解决问题，实现了类似人类的任务处理流程。