Agent与自动化工作流

项目背景：

AI Agent（智能体）赋予了大模型规划、记忆、工具使用和自我修正的能力，使其能够像人类助手一样，独立完成一系列复杂的任务，例如自动进行市场调研、编写代码、规划旅行路线或管理日程。然而，构建稳定、高效且可靠的LLM Agent面临诸多挑战，如幻觉、长链条推理的稳定性以及与外部工具的有效协作。

核心技术

• Agent框架：LangChain、LlamaIndex等，用于Agent的构建、工具集成与执行流管理。

• 提示工程进阶：思维链（Chain-of-Thought, CoT）、ReAct（Reasoning and Acting）、Self-consistency等高级Prompting策略，提升Agent的推理和规划能力。

• 工具调用（Function Calling）： 掌握如何为LLM定义和集成外部API或函数，使Agent能够与外部系统交互。

• 记忆机制： 实现Agent的短期记忆（上下文）和长期记忆（向量数据库、知识图谱），支持多轮复杂任务。

• 任务分解与规划： 训练Agent将复杂任务拆解为可执行的子任务。

• 代码解释器与沙箱环境： 为Agent提供执行代码和验证结果的能力。

学习收获

• 深入理解LLM Agent的设计原则和核心组件（规划、记忆、工具使用、自我修正）。

• 熟练运用LangChain等主流Agent框架构建复杂的自动化工作流。

• 掌握高级提示工程技巧，提升Agent的推理和决策能力。
  
  
  注意：该项目讲解老师-毛老师