文章目录LLM大模型Agent剖析和应用案例实战1从LLM大模型到智能体演进技术语言模型是什么？大语音模型是什么？大语言模型日新月异LLM大模型存在局限性LLMAgent来势凶凶LLMAgent增长迅猛LLMAgent是什么？2LLMAgent架构深度剖析规划能力是什么？记忆能力是什么？工具使用能力是什么？3LLMAgent应用案例实战Auto-GPT基于LangChain实现一个CodeInterpreterLLM大模型Agent剖析和应用案例实战1从LLM大模型到智能体演进技术语言模型是什么？语言模型：给定一些字或者词(称为token)，预测下一个字或者词的模型。大语音模型是什么？大语言模
深度学习的实践层面训练集验证集测试集过程神经网络的训练是一个需要不断迭代的过程，一般先提出idea，然后编码实现、测试，根据测试结果再次调整思路......分组与比例数据集通常分为3个部分：训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型的参数。验证集用于选择最好的模型。测试集用于评估训练结果。一般讲数据集按照60%训练，20%验证和20%测试集来划分。当数据集的大小达到一百万时，则比例可以调整为98%+1%+1%，因为验证集和测试集实际上不需要太多。如果超过百万级别，甚至可以调整为99.5%+0.25%+0.25%.分布训练集、验证集和测试集应当保证分布一致。防止出现这种情况：在分辨猫图片的模型训
1.产品发布1.1昆仑万维：发布Agent开发平台天工SkyAgents发布日期：2023.12.01昆仑万维发布天工SkyAgents，零代码打造AI智能体主要内容：昆仑万维正式发布了天工SkyAgents平台。据介绍，天工SkyAgents是国内领先的AIAgent开发平台，基于昆仑万维天工大模型打造，具备自主学习和独立思考能力，涵盖感知、决策和执行的全流程。用户可以通过自然语言构建个人或多个"私人助理"，并将不同任务模块化，通过操作系统模块实现问题预设、指定回复、知识库创建与检索、意图识别、文本提取、HTTP请求等任务。对于企业用户而言，天工SkyAgents可按需组装成多种个性化应用，
背景概念FlowiseFlowise是一个开源的用户界面可视化工具，它允许用户通过拖放的方式来构建自定义的大型语言模型（LLM）流程。Flowise基于LangChain.js，是一个非常先进的图形用户界面，用于开发基于LLM的应用程序。Flowise还支持Docker和NodeJS，可以在本地或者在容器中运行。如果有需求修改相关代码，可以本地部署运行。LangflowLangflow是一个用于创建和运行语言模型流程的网络应用程序。Langflow是一个动态图，每个节点都是一个可执行单元¹。它的模块化和交互式设计促进了快速的实验和原型制作。Langflow还提供了一种无代码的AI生态系统，可以
分类问题分类问题和回归问题的区别是：分类问题的值域是离散的。线性回归不能应用于分类问题。逻辑回归模型(此处为一元分类问题)预测函数：\[h_\theta(x)=g(\theta^Tx)\]其中：\[g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}\]能够使得：\[0\leh_\theta(x)\le1\]预测函数的函数值：\[y=1\Leftrightarrowh_\theta(x)\ge0.5\Leftrightarrow\theta^Tx\ge0\\y=0\Leftrightarrowh_\theta(x)决策界限\(y=1\\or\\0\)取决于\(h_\theta(x)\ge0.5\\o
一、windows环境1、Chrome：Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/111.0.0.0Safari/537.362、360极速模式Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/108.0.5359.95Safari/537.36QIHU360SE3、360兼容模式Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;WOW64;Trident/7.0;rv:11.0)l
Agent的发展成为了LLM发展的一个热点。只需通过简单指令，Agent帮你完成从输入内容、浏览网页、选择事项、点击、返回等一系列需要执行多步，才能完成的与网页交互的复杂任务。比如给定任务：“搜索Apple商店，了解iPad智能保护壳SmartFolio的配件，并查看最近的自提点位置（邮政编码90038）。”下图演示Agent如何按照在线方式逐步与Apple网站进行交互，完成任务。在最后的屏幕截图中，Agent获取了所需的信息，然后选择"ANSWER"动作进行回应和导航的结束。▲在线网络浏览完整轨迹的屏幕截图Agent与Apple网站进行交互，并获得答案：“AppleValleyFair。”
大模型的快速发展带来了AI应用的井喷。统计GPT使用情况，编程远超其他成为落地最快、使用率最高的场景。如今，大量程序员已经习惯了在AI辅助下进行编程。数据显示，GitHubCopilot将程序员工作效率提升了55%，一些实验中AI甚至展示出超越普通程序员的能力。目前AI在编程领域所扮演的角色，更多的还是一个「效率工具」——以Copilot的形式帮助提高编程效率。那么AI编程的下一步是什么？我们认为，是理解并生成复杂代码集、从而实现真正的软件自动化开发。如果AI能够像人类程序员一样，在大型复杂软件项目的代码集上工作，并且能有效地与人类工程师分工协作，生成几十万上百万行代码，这意味着对软件行业的根
AI智能体，是目前学界炙手可热的前沿话题，被众多专家视为大模型发展的下一个方向。然而，最近复旦、俄亥俄州立大学、宾夕法尼亚州立大学、MetaAI的研究者们发现，AI智能体在现实世界的规划能力还很差。他们对GPT-4Turbo、GeminiPro、Mixtral8x7B等进行了全面评估，发现这些大模型智能体全部翻车了！即使是表现最好的，成功率也仅有0.6%。对于大模型规划能力和智能体感兴趣的研究人员，以后又有一个新榜可以刷了。（手动狗头）项目主页：https://osu-nlp-group.github.io/TravelPlanner/看来，让智能体在现实世界中完成复杂规划任务的那一天，还远着
简介下一代网络爬虫是爬虫级AIagents。由于现代网页的复杂性，现代爬虫都倾向于使用高性能分布式RPA，完全和真人一样访问网页，采集数据。由于AI的成熟，RPA工具也在升级为AIagents。因此，网页爬虫的发展趋势是爬虫级智能体(AIagents)，或者我喜欢称为数字超人。高性能分布式RPA互联网数据收集现在都使用高性能分布式RPA。搭载AI的RPA也是AIagents。爬虫级RPA可以完全和你本人一样操作浏览器，为你创建一个智能体军团，在网上自由冲浪，完整精确采集数据和知识。商用级数据收集非常困难，步步维艰，但凡对数据质量、调度质量、采集性能、数据规模、综合成本有一些要求，都面临着成千上
