基础概念

什么是agent

Agent 本质上是一个能自主完成目标的 AI 系统，跟普通大模型最核心的区别在于自主性和能行动。普通大模型是一问一答的形式，无记忆，每次问答都是独立，用户提出问题，llm输出结果，大模型训练有截止日期，你在询问截止以后的事，llm可能会瞎回答，出现幻觉，llm无法调用外部工具，无法行动，用户叫它查数据库，它做不到，它只会告诉用户步骤，如何自己查。 Agent和LLM的区别在于它有一个核心的运作闭环：感知 -> 规划 -> 行动 -> 再感知。

agent的一些特点

agent有llm、工具、记忆、规划模块这4个核心组件。

首先是llm

LLM作为agent的大脑，所有输入，用户指令，工具返回结果，记忆上下文，都要经过llm去理解和决策，注意，llm只做决策，不行动。 在实际开发中，以node

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