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shiquda 在 Agent 与提效本质之思考 中发帖
Agent 与提效本质之思考
[Agent 提效闭环与注意力回收示意图]
关于 Agent
我们先来回顾一下什么是 Agent。
Agent 通常可被视为能够自主完成任务的智能体：它可以根据环境变化做出决策，并在一定范围内学习和适应新情况。
Agent 由 LLM 驱动，而后者通过深度学习算法与自然语言处理技术，利用目前人类生成的“符号”，如文字/图像等，进行训练，然后通过推理来生成所需的文本。这意味着，Agent 自带的能力很大程度上是由 LLM 的能力决定的，而 LLM 的能力又可以看作是“对人类现有知识（的一部分）的拟合”。因此，Agent 其实具有一定程度的“智力”（注意，与“意识”相区分），这种智力实质上可以极大解放人类的认知负担和注意力资源，而善于利用 Agent 的人，则可能可以把这些宝贵的注意资源放在那些更加宝贵的任务上面去。
提效的核心思路
基于前面的关于 A...
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