简介

文章介绍了AI智能体的三大核心组件：记忆系统（解决长对话上下文限制）、中间件（控制执行流程）和工具（扩展外部交互能力）。同时提供大模型从入门到进阶的学习路线，包括提示词工程、平台应用开发、微调开发等内容，以及丰富的学习资源，帮助开发者全面掌握大模型应用开发技能。

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记忆

对于智能体来说，记忆（memory）非常关键——它让智能体能够记住过去的交互、从反馈中学习、并根据用户偏好进行调整。

当智能体处理越来越复杂的任务并与用户多次交互时，这种能力对效率和用户体验都至关重要。

🧠 短期记忆（Short-term memory）允许应用程序在单个线程或会话中记住先前的交互。

一个 线程（thread） 组织了一次会话中的多轮交互，类似于电子邮件中“会话”将多条消息归为同一主题。

智能体默认使用 AgentState 管理短期记忆，我们可以通过 messages 键访问消息列表。

在聊天应用中，消息会在用户输入与模型回复之间交替，形成一个不断增长的消息列表。

不过，长对话会给当前的 LLM 带来挑战：

• 整个对话历史可能 无法完全放入模型的上下文窗口（context window）；
• 这会导致上下文丢失或生成错误。

即使模型支持较长的上下文，大多数 LLM 在处理长上下文时仍表现不佳：

• 它们可能被旧的、无关的信息“分心”；
• 计算变慢；
• 成本上升。

由于上下文窗口有限，许多应用会采用技术手段来移除或“遗忘”陈旧信息，以保证性能。

中间件

我们可以通过中间件（middleware）控制和自定义智能体执行的每个步骤。

中间件提供了一种更严格地控​​制智能体内部运行机制的方法。

工具

许多 AI 应用程序通过自然语言与用户交互。然而，在某些使用场景中，模型需要直接与外部系统（例如 API、数据库 或 文件系统）进行交互，这时就需要使用结构化输入。

工具（Tool） 是智能体用来执行动作的组件。它们通过允许模型使用定义良好的输入和输出与外部世界交互，从而扩展了模型的能力。

一个工具封装了一个可调用的函数以及它的输入模式（input schema）。这些工具可以被传递给兼容的聊天模型，使模型能够自行决定是否调用某个工具以及使用哪些参数。

在这种场景下，工具调用（tool calling） 让模型能够生成符合特定输入结构的请求。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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