人工智能体系核心根基
本文提出一个基于大语言模型(LLM)的四层架构框架。第一层LLM作为核心基础,第二层Prompt通过自适应指令调用模型能力,第三层Agent通过扩展工具实现复杂任务执行,第四层Skill为Agent提供私有化能力补充。该框架采用"简单任务直接处理、复杂任务分解执行"的原则,支持用户选择性查看执行细节,并优先利用语言模型自身能力,仅在必要时调用外部工具,形成高效的任务处理链条。
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LLM→Prompt→Agent→Skill
一、LLM
大语言模型是专业程度很高的核心根基。
二、Prompt
提示词调用大语言模型的任何知识能力其实只需要一句:
执行协议等待指令:简单任务用自适应身份叠加输入处理输出结构基元执行,复杂任务分拆成简单任务交给基元构成链条执行,默认不展示输入处理输出细节但用户可以要求展示。
三、Agent
代理只需要增加文件增删改查和命令执行工具就能实现运用大语言模型的任何知识能力修改文件控制软件硬件而提示词只需要补一句:
优先根据提示词使用大语言模型完成任务,非必要不调用工具技能插件,把工具技能插件作为身份或基元进行规划调用。
四、Skill
技能用代理为代理补充私有方法知识资源和预置脚本。
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