分享主题:AI Agent:原理,设计框架和行业落地初窥
随着人工智能技术的快速发展,尤其是大语言模型的崛起,AI Agent作为连接人工智能能力与实际应用场景的关键组件,正同时受到学术界和产业界的广泛关注。本次分享将围绕AI Agent的概念、原理、设计框架以及产业化落地展开探讨。
本次演讲将介绍大语言模型所驱动的AI Agent的实现原理,并将重点探讨AI Agent的设计框架。当前,学界已经提出了多种AI Agent的设计范式,从早期基于Prompt的Few-Shot Learning、基于思维链(Chain-of-Thought,CoT)推理、基于ReAct的交互式推理,到最新的BoT(Buffer-of-Thought)范式。这些框架从不同角度增强了AI Agent的推理能力、可解释性和适用范围。
在系统梳理AI Agent设计框架核心思想的同时,本次演讲将探讨如何在实践中灵活运用、持续优化AI设计框架,并对大家关心的AI Agent可能的产业化落地场景作出初步的探索和展望。在To C领域,AI Agent有望在个人助理、生产力工具、信息获取、电商、社交等高频刚需领域创造出价值;在To B领域,AI Agent将助力企业提升运营效率,优化业务流程,甚至创造新的商业模式。
人工智能正加速与产业融合,催生新的场景和价值空间。AI Agent作为人机协作的关键抓手,既面临难得的发展机遇,也面临诸多技术和商业挑战。通过对AI Agent设计框架的深入剖析以及对其产业化落地场景的初步探索,期待与大家携手共进,相互学习,共同推动AI Agent技术的突破和产业化落地,加速数字经济时代的智能化变革。
IT从业 20 余年。参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目,积累了极为丰富的人工智能和大数据项目实战经验。近年主攻方向为 NLP 预训练大模型应用、FinTech 应用、持续学习。曾在埃森哲新加坡公司担任多年SAP技术顾问,负责新加坡政府和大中型企业薪酬系统的实施和运维。
曾出版《大模型应用开发 动手做AI Agent》《GPT图解 大模型是怎样构建的》《数据分析咖哥十话》《零基础学机器学习》《SAP 程序设计》《SAP 业务数据传输指南》《SAP 高级应用开发》等多本畅销书。