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DataWhale 《动手学 Agent 应用开发》Task 1

首先,系统梳理了智能体技术的定义、架构和应用现状,指出目前业界对Agent的定义尚未统一,但普遍认同其核心在于大模型结合记忆、规划和工具使用能力。文章将Agent系统划分为工作流和自主智能体两类,分别适用于流程固定和开放性问题场景,并详细分析了其组成模块和设计模式。国内外主流开发框架和产品案例也被纳入讨论。 之后本文聚焦金融行业,总结了金融智能体的核心能力模块和典型应用场景,包括客户服务、信用评估

#语言模型#nlp
DataWhale 《动手学 Agent 应用开发》Task 1

首先,系统梳理了智能体技术的定义、架构和应用现状,指出目前业界对Agent的定义尚未统一,但普遍认同其核心在于大模型结合记忆、规划和工具使用能力。文章将Agent系统划分为工作流和自主智能体两类,分别适用于流程固定和开放性问题场景,并详细分析了其组成模块和设计模式。国内外主流开发框架和产品案例也被纳入讨论。 之后本文聚焦金融行业,总结了金融智能体的核心能力模块和典型应用场景,包括客户服务、信用评估

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