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在生成式人工智能应用中使用工具和代理.pdf

上传人: 明**** 编号:1012853 2025-12-21 48页 417.21KB

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1. **LLM局限性**:独立的大型语言模型(LLM)知识静态,缺乏对私有数据的上下文理解,无法执行现实世界操作,可能提供不准确的信息。 2. **工具与LLM结合**:通过工具和函数调用,LLM可以连接到外部系统,如数据库、API和浏览器。 3. **工具类型**:包括RAG和内存、向量数据库、APIs、Web、代码和shell工具、计算器等。 4. **AI代理**:AI代理通过ReAct模式(观察、反思、行动)进行思考,使用框架如Strands Agents和CrewAI来构建。 5. **框架选择**:Strands Agents适合任务特定的代理开发,而CrewAI适合复杂任务的多代理协作。 6. **集成协议**:模型上下文协议(MCP)和代理到代理通信(A2A)标准化工具和代理之间的交互。 7. **关键点**:LLM与工具结合,AI代理框架加速开发,标准化接口和协议促进工具和代理的协作。
为何不止于LLM?" 如何打造智能工作流?" MCP与A2A协议解析"
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