摘要：本文探讨了AI Agent的核心原理与技术框架。AI Agent基于大语言模型构建，具备自主规划、记忆存储和工具使用能力，可处理复杂多步骤任务。文章详细分析了Agent的四个关键模块：规划（包括思维链和思维树分解）、记忆（短期与长期存储）、工具API集成和执行行动。通过智能家居案例展示了Agent如何感知需求、分解任务并动态调整行动。还介绍了ReAct框架等关键技术，为构建个性化Agent系

摘要：本文探讨了AI Agent的核心原理与技术框架。AI Agent基于大语言模型构建，具备自主规划、记忆存储和工具使用能力，可处理复杂多步骤任务。文章详细分析了Agent的四个关键模块：规划（包括思维链和思维树分解）、记忆（短期与长期存储）、工具API集成和执行行动。通过智能家居案例展示了Agent如何感知需求、分解任务并动态调整行动。还介绍了ReAct框架等关键技术，为构建个性化Agent系

残差块使得很深的网络更加容易训练，甚至一千层的网络。无论多深，总会把下面小的训练好，再去训练更深的。