[1]从概念到实践：电商智能助手在AI Agent技术驱动下的落地实战案例深度剖析(AI Agent技术打造个性化、智能化的用户助手)
电商智能助手进化论：AI Agent技术引领下的智能化升级与实战效果评估
1.LLM Agent 的整体概述
1.0 Agent 在学术界的热度持续攀升
- 人工智能应用的几个阶段
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LLM Agent 的构成要素
语言模型 (LLM) 仅限于它们所训练的知识，并且这些知识很快就会过时。且 LLM 具备以下缺点：- 会产生幻觉。
- 结果并不总是真实的。
- 对时事的了解有限或一无所知。
- 很难应对复杂的计算。
AI Agent 可以利用外部工具来克服这些限制 Agent = LLM（大型语言模型）+ 记忆（Memory）+ 规划技能（Planning skills）+ 工具使用（Tool use） LLM-based Agent 的概念框架，包含三个组成部分：控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）