大语言模型中的Agent优势及相关技术:
强大的任务规划与执行能力
- 技术:通过将复杂任务拆解为多个子任务,并依据任务间的逻辑关系和优先级进行规划,确定执行顺序,调用相应工具或模型来完成各子任务,最终实现复杂任务的整体解决。如微软的Jarvis,可利用LLM的推理规划能力拆解用户输入的任务,再判断用何种方案解决子任务,并调用推荐工具执行.
- 举例:在旅行规划中,Agent能制定包含交通预订、酒店安排、景点推荐等多方面的详细行程规划,并自动完成各项预订操作。
增强的语言理解与生成能力
- 技术:基于大规模预训练语言模型,对海量文本数据进行学习和分析,掌握丰富的语言知识和语义理解能力,从而生成更自然、流畅且符合上下文语境的文本回复.
- 举例:在文学创作中,Agent可根据设定的主题、风格等要求,生成富有