随笔分类 -  LLM Agent 系统工程

摘要:为什么需要任务编排? 想象一下这个场景:用户要求 Agent 完成一篇市场调研报告。这个任务需要: 收集市场数据 分析竞争对手 生成图表 撰写报告 这就是一个典型的需要任务编排的场景。 核心架构设计 1. 任务分解策略 使用 LLM 进行智能任务分解: from typing import List 阅读全文
posted @ 2024-11-19 13:20 muzinan110 阅读(255) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:什么是 LangGraph? LangGraph 是一个专门为 LLM 应用设计的工作流编排框架。它的核心理念是: 将复杂任务拆分为状态和转换 管理状态之间的流转逻辑 处理任务执行过程中的各种异常情况 想象一下购物过程:浏览商品 → 加入购物车 → 结算 → 支付,LangGraph 就是帮助我们管 阅读全文
posted @ 2024-11-19 13:10 muzinan110 阅读(402) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文将介绍如何设计和实现一个企业级的 AI Agent 工具管理平台。无论你是正在构建 AI Agent 系统,还是对工具管理平台感兴趣,都能从本文中获得实用的设计思路和技术方案。 为什么需要工具管理平台? 想象一下,当你的 AI Agent 系统需要调用几十甚至上百个不同的工具时: 如何管理这些工 阅读全文
posted @ 2024-11-19 11:39 muzinan110 阅读(186) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 引言 想象你在组装一个超级智能管家机器人(Agent)。这个机器人需要各种工具才能帮你完成任务 - 就像哆啦A梦的百宝袋一样。本文将教你如何打造这些强大的工具,让你的 AI 管家更加得心应手。 2. 两种核心工具设计模式 2.1 同步工具:即问即答模式 想象你在使用一台自助咖啡机: 投币按下" 阅读全文
posted @ 2024-11-19 11:22 muzinan110 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:引言 在构建企业级 AI Agent 系统时,我们面临着多个关键挑战:如何管理和优化 Prompt?如何设计高效的记忆系统?如何确保推理过程的可追踪性?本文将深入探讨这些核心组件的设计原理和实现方案。 1. Prompt 模板工程 1.1 为什么需要 Prompt 模板? 在企业级应用中,Promp 阅读全文
posted @ 2024-11-18 17:27 muzinan110 阅读(86) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:引言 OpenAI 在 2023 年底推出的 Assistants API 为企业级 AI 应用开发提供了一个强大的新选择。与传统的 Chat Completions API 相比,Assistants API 提供了更完整的对话管理、文件处理和工具调用能力,特别适合构建复杂的企业应用。 核心优势 阅读全文
posted @ 2024-11-18 16:22 muzinan110 阅读(70) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在构建 LLM Agent 系统时,选择合适的推理模式至关重要。本文将深入对比两种主流的 Agent 推理模式:ReAct(Reasoning and Acting)和 Plan-and-Execute,通过实战案例帮助你做出正确的技术选型。 核心要点 深入理解两种主流 Agent 模式 ReAct 阅读全文
posted @ 2024-11-18 15:53 muzinan110 阅读(607) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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