AI Agent 是一种软件程序，可以与环境交互，收集数据，并使用数据执行自主任务以实现预定目标。即人类设定目标，AI Agent 独立选择实现这些目标所需的最佳行动。简单来说，AI Agent是一个能够感知环境、做出决策并采取行动以达成特定目标的自主实体。它基于预设的目标或任务，在给定的环境中运作，通过感知环境状态、处理信息、规划行动路径并最终执行行动来实现其功能。AI Agent的核心在于其“

智能体平台评测可从五大维度展开：1）基础能力层测评智能体核心功能准确性，如语言理解、数据采集精度；2）任务完成层评估规划执行能力，如物流路径优化、医疗诊断吻合度；3）智能进化的学习优化效果，如图像识别准确率提升；4）场景适配性测试，包括多语言支持、恶劣天气应对等复杂场景表现；5）安全可靠性检测，涵盖数据加密、抗攻击能力、高负载稳定性及容错处理等关键指标。这五个层级构成了完整的智能体评估体系。

本文探讨了AI领域面向上下文协议（MCP）、函数调用（FunctionCall）和Agent间协议（A2A）三大关键技术。MCP协议作为连接LLM与外部资源的通用标准，采用Client-Server架构实现工具调用与模型的解耦；FunctionCall则是LLM根据自然语言输入自主调用函数的能力；A2A协议则规范了多Agent间的协作通信。三者关系上，FunctionCall是基础能力，MCP解决

为了不影响阅读，下面的这些概念没有在这个页面进行讲解显示，只贴链接，需要的自己点进去学习如果像九九乘法口诀一样熟悉，那还有什么不会的呢。

从“互联网+”到“人工智能+”，不是简单升级，而是一次社会操作系统重装。文件已经给出路线、算力、场景、资金，剩下来的就是各路玩家的执行力。10年后回头看，今天可能就是分水岭。

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Transformer 模型的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时考虑序列中所有位置的信息。然而，传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等模型能够自然地处理序列数据的时间信息，因为它们在处理序列时会逐个元素地传递状态。Transformer 模型则需要一种机制来模拟这种时间信息，这就是位置编码(Positional Encoding)的作用。位置编码的意义:1.时间信息

大模型的幻觉，即是指大模型的生成结果中包含了无根据的或错误的内容，生成结果中不可避免的存在着事实编造，这类问题被称为幻觉问题。模型能力越强大，生成结果的语言越流畅，与用户的交互越自然，用户就越不容易分辨出结果的真伪，幻觉问题的潜在危害性就越大。幻觉一词来自英文文献中的 "hallucination" 的翻译，根据 Merriam Webster 词典的解释，幻觉是无根据的或错误的表达或看法（an

大模型的参数主要包括‌输入层参数、‌隐藏层参数、‌输出层参数、‌激活函数参数、‌损失函数参数、‌优化器参数和‌正则化参数等。这些参数在神经网络模型中起到关键作用，例如权重和偏置，它们决定了模型的复杂度和学习能力。

一个大规模的对话层级自动幻觉评估基准，旨在评估大语言模型在对话中识别幻觉的能力及其产 生幻觉的倾向。该数据集包含186089个问题-答案对，这些问答对 是从7680对电影情节中创建的，每对情节来自于同一部电影的两个版本（从一个版本的情节中创建问 题，并从另一个版本中提取或合成答案）。APPS包含从不同开放访问编码网站 （如Codeforces、Kattis等）收集的10,000个平均问题长度为29