摘要 本文介绍了大语言模型的核心技术，重点解析了Transformer架构及其关键组件。首先回顾了从N-gram到RNN、LSTM的语言模型发展历程，指出传统方法的局限性。然后详细阐述了Transformer的自注意力机制、多头注意力、前馈网络等核心模块的工作原理。文章还探讨了Decoder-only架构的自回归生成过程，以及提示工程中的采样参数(Temperature、Top-k、Top-p)对

摘要 本文介绍了大语言模型的核心技术，重点解析了Transformer架构及其关键组件。首先回顾了从N-gram到RNN、LSTM的语言模型发展历程，指出传统方法的局限性。然后详细阐述了Transformer的自注意力机制、多头注意力、前馈网络等核心模块的工作原理。文章还探讨了Decoder-only架构的自回归生成过程，以及提示工程中的采样参数(Temperature、Top-k、Top-p)对

其“智慧”完全来源于设计者预先编码的知识库和推理规则，而非通过自主学习获得典型理论以及成果面临的根本性挑战。

本文摘要：文章介绍了智能体的基本概念和分类（符号主义、亚符号主义、神经符号主义），通过PEAS模型分析了智能体的任务环境构成。通过代码示例展示了智能体的运行机制（Thought-Action-Observation循环），并探讨了四个智能体案例的分类判断。文章还讨论了智能健身教练的PEAS模型设计、电商退款处理方案对比（Workflow vs Agent）、智能旅行助手的功能扩展思路，以及医疗诊断

摘要 本章介绍了三种低代码平台（Coze、Dify、n8n）在智能体开发中的应用。通过构建"每日AI简报"助手和超级个人助手案例，展示了不同平台的特点：Coze适合快速原型验证，Dify适合企业级应用，n8n擅长自动化流程集成。文章还探讨了平台选型策略、MCP协议的重要性以及混合开发模式的适用场景，并提出了关于智能体优化、数据持久化、多智能体架构等技术问题的思考题。最后，针对三

本文摘要介绍了智能体开发的三种经典范式：ReAct、Plan-and-Solve和Reflection。ReAct采用"思考-行动-观察"循环，具有高可解释性和动态纠错能力；Plan-and-Solve将任务分解为规划与执行两阶段，适合结构化任务；Reflection通过执行-反思-优化循环提升结果质量。文章分析了三种范式的区别与应用场景，比较了不同输出解析方案，并探讨了混合范

其“智慧”完全来源于设计者预先编码的知识库和推理规则，而非通过自主学习获得典型理论以及成果面临的根本性挑战。

Hell agent 笔记