Google 的关于代理系统白皮书

Google 最近发布了一篇题为 "agents" 的白皮书，其中分享了如何有效构建代理系统。

代理系统介绍

代理系统介绍 在这段视频中，我们将探讨这篇白皮书的关键洞见，这尤其适用于你正在基于代理构建系统时。

人们对代理的定义各不相同，但现在似乎有一种共识或一致的看法，即代理将成为基于 AI 构建系统的关键部分。 定义 AI 代理 Google 的白皮书提供了如何有效构建代理系统的全面概述。

AI 代理由多个组成部分构成，包括推理框架、工具和数据存储。 AI 代理的组成部分 了解这些组成部分对于构建有效的代理系统至关重要。

代理和模型是 AI 中的两个不同概念，理解它们的区别对于基于 AI 构建系统至关重要。 代理与模型的区别 白皮书提供了对这些区别的清晰解释以及如何在构建代理系统时应用它们。

推理框架，如 React、Chain of Thought 和 Tree of Thought，在构建代理系统时至关重要。 代理的推理框架 这些框架提供了构建代理系统的结构化方法。

扩展、函数和数据存储等工具对于增强代理的能力至关重要。 增强代理能力的工具 这些工具提供了广泛的功能，可以用于构建复杂的代理系统。

定向学习是一种用于增强模型性能的技术，也可以应用于代理系统。 通过定向学习增强模型性能 这项技术涉及使用少量示例来微调模型，以提高其性能。

基于检索的生成 (RAG) 是一种用于扩展 AI 模型知识的技术，也可以应用于代理系统。 基于检索的生成 (RAG) 这项技术涉及使用检索和生成的结合来产生更准确和信息丰富的响应。

总之，构建代理系统是一项复杂的任务，需要深入了解 AI 代理的组成部分、代理与模型的区别以及用于构建这些系统的推理框架和工具。通过应用本视频中讨论的技术和工具，开发人员可以构建更有效的代理系统，这些系统可以用于广泛的应用中。