智能客服系统是企业降本增效、升级服务体验的核心引擎。它借助AI技术，不仅能提供7x24小时的即时响应与精准解决方案，更能以始终如一的专业服务，极大的提升了用户体验。

使用 Agent Skills 做知识库检索，是一种什么体验？

过去一年，“AI智能体”已经成了创业圈、互联网圈、实体老板群里反复出现的关键词。无论你是老板、产品经理、还是技术人，几乎都绕不开这场浪潮。

智能客服想必大家并不陌生吧，一个可以007且全年无休的任劳任怨的牛马！

团队中有同事在做性能优化相关的工作，因为公司基础设施不足，同事在代码中写了大量的代码统计某个方法的耗时，大概的代码形式就是

近期大型语言模型（LLMs）的进展令人瞩目。然而，这些模型偶尔会出现矛盾和问题行为，比如虚构事实、编写错误代码或产生攻击性内容。与人类不同，人类通常会借助外部工具来核实和优化他们的内容，例如利用搜索引擎核实事实，或使用代码解释器进行调试。基于这一发现，我们提出了一个名为 CRITIC 的框架，它使得本质上不透明的 LLMs 能够像人类使用工具那样，验证并逐步改进自己的输出。具体来说，CRITIC

Agent（智能体）比较权威的定义出自 Stuart Russell 与 Peter Norvig 的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》(1995, 《人工智能：一种现代方法》)。

Ollama是一款专注于简化大型语言模型本地部署和运行的开源框架，基于Go语言实现，支持跨平台运行，并以“开箱即用”为核心理念，适合个人开发者和轻量化场景。

对于小模型，单机单卡或者单机多卡就能满足推理的部署需求，比如Qwen-32B，模型权重文件大概64G，单个H20的显存有96G，所以单卡就可满足。

Agent的前身Function Calling，让大模型具备了调用外部工具的能力，可这显然还不能构成一个能帮助我们干活的智能体。作为一个智能系统，应该要具备自主感知、决策与行动能力，通过观察环境并利用可用工具采取行动，以实现特定目标。一个智能体的核心架构包括三部分：