【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent的规划和决策能力_ai agent 规划决策

【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent的规划和决策能力

1. 背景介绍

1.1 人工智能时代的到来

随着计算能力的不断提升和算法的持续创新,人工智能(AI)已经从概念走向现实,并在越来越多的领域发挥着重要作用。其中,大模型(Large Model)作为AI发展的重要里程碑,正在引领着人工智能的新浪潮。

1.2 大模型的兴起

大模型是指具有数十亿甚至上万亿参数的深度神经网络模型。由于其强大的计算能力和学习能力,大模型可以在自然语言处理、计算机视觉、决策规划等多个领域展现出优异的表现。著名的大模型包括GPT-3、DALL-E、AlphaFold等。

1.3 智能Agent的需求

在实际应用中,我们往往需要智能Agent来执行各种任务,如游戏AI、机器人控制、自动驾驶等。这些Agent需要具备规划(Planning)和决策(Decision Making)的能力,才能根据环境状态选择合适的行为,完成既定目标。

1.4 动手做AI Agent

本文将探讨如何利用大模型开发智能Agent,重点关注Agent的规划和决策能力。我们将介绍相关的核心概念、算法原理、数学模型,并通过实例项目和应用场景,帮助读者掌握开发智能Agent的实践技能。

2. 核心概念与联系

2.1 Agent与环境

在人工智能领域,Agent是指能够感知环境、作出决策并采取行动的实体。Agent与环境之间存在着持续的交互过程:Agent根据感知到的环境状态作出决策,并采取相应的行动,这些行动又会影响环境的状态。

2.2 马尔可夫决策过程

马尔可夫决策过