本文摘要： 本文系统介绍了大语言模型智能体的核心概念与技术要点。首先阐述了智能体(Agent)与传统程序的区别，指出智能体是由LLM、工具、记忆和规划组成的系统，具有自主推理能力。其次讲解了LLM基础要素：Token作为文本处理单位、上下文窗口限制及解决方案、系统提示词的关键作用、温度参数对输出的影响。最后补充了安全实践，强调应避免直接使用eval()执行模型返回内容，推荐采用白名单机制确保系统安

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本文探讨了如何让AI从"有问必答"的工具转变为能自主规划、调用工具、解决复杂问题的"行动者"，即智能体(Agent)。文章指出，2024年是"百模大战"元年，2025年将开启"Agent元年"，技术焦点正从基础模型转向智能体应用。作者详细介绍了智能体的定义、演进历程（从简单反射到学习型智能体）、分类（反应式/规划式/混

计算机三个性能指标：时钟周期（clock cycle)、时钟频率（主频）、CPI(cycles per instruction)在三种性能指标的基础上，学习三种性能评估的方法：指令执行速度、基准程序、阿姆达尔定律。