#AI创造营[超话]#

🚀 【AI智能体快速指南】

📌 ​​知识&记忆（绿色）​​: 涵盖FAISS、Redis/Postgres等工具，用于嵌入相似性搜索和状态存储。

📌 ​​AI代理重要术语（紫色）​​: 定义如"状态性"、"工具调用"、"记忆类型"等关键概念。

📌 ​​流行工具&框架（蓝色）​​: 列举CrewAI、LangGraph等，帮助构建自主系统。

🤖 ​​大多数人仍然认为AI代理只是“更聪明的工具”。​​

但真正的转变正在发生！

🎯 ​​许多公司正从“提示模型”转向架构自主决策系统→这不是简单的LLM调用链！​​

🔥 ​​核心在于构建能自主运行的代理：能​​

→ ​​感知世界​​（Perceive）

→ ​​规划目标​​（Plan）

→ ​​通过工具行动​​（Act）

→ ​​从结果中学习​​（Learn）

💡 ​​这正是Agentic AI的核心→它正在重新定义如何构建智能软件！​​

📢 ​​残酷真相：多数团队在架构上尚未准备好→试图在现有堆栈上“拼装”代理，而非重新设计底层系统！​​

🧠 ​​真正的代理需重新思考4大关键层→结合图片内容强化说明（知识&记忆、重要术语、工具&框架均纳入）：​​

1️⃣ ​​𝗔𝘂𝘁𝗼𝗻𝗼𝗺𝘆 & 𝗣𝗹𝗮𝗻𝗻𝗶𝗻𝗴​​（自治与规划）

→ ​​代理必须将目标转化为子目标，无干预执行→​​涉及规划算法、有限状态工作流、动态决策树。

🖼️ 在"Important Terms"板块，定义了"规划"（Planning）和"任务分解"（Task Decomposition），如将大问题拆分为小任务！

2️⃣ ​​𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆 & 𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁​​（记忆与上下文）

→ ​​缺少情景记忆和语义记忆，代理就像金鱼！→​​ 需向量存储（如pgvector、Weaviate）、上下文管理器、LangChain Memory/MemGPT工具。

🖼️ 在"知识&记忆"板块，工具如FAISS用于相似性搜索，Redis/Postgres存储状态→向量数据库如Pinecone/Chroma用于记忆检索！

3️⃣ ​​𝗧𝗼𝗼𝗹 𝗨𝘀𝗲 & 𝗘𝗻𝘃𝗶𝗿𝗼𝗻𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻​​（工具使用与环境互动）

→ ​​工具不是可选项→它是使智能有用的方式→​​ 查询API、爬取网页、运行代码、邮件处理等。

🖼️ 在"Popular Tools"板块，列举CrewAI/HuggingFace等框架，支持环境互动→工具调用（Tool Invocation）在重要术语中定义！

4️⃣ ​​𝗖𝗼𝗹𝗹𝗮𝗯𝗼𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 & 𝗖𝗼𝗼𝗿𝗱𝗶𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻​​（协作与协调）

→ ​​从规划-执行模型到基于角色的代理→多代理系统是未来的可扩展关键！​​

🖼️ 在"重要术语"板块，涉及"单vs多代理系统"（Single vs Multi-Agent Systems）→如角色代理（Role-Based Agents）协调协作！

🔧 ​​玩具代理与生产级代理的区别→深度理解概念，而非仅用工具！​​

⚠️ ​​若未深入思考以下概念，将建造脆弱系统→​​

→ ​​任务分解​​（Task Decomposition）

→ ​​状态性​​（Statefulness）

→ ​​反思​​（Reflection）

→ ​​反馈循环​​（Feedback Loops）

🚀 ​​工具如LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain加速开发→但缺乏架构严谨性，框架也无济于事！​​

🌍 ​​2025年≠谁提示更好→它将关于谁设计系统→LLM仅是拼图的一环（尽管强大）！​​

🔥 ​​这是新前沿→它已在此刻降临！​​ 所有内容整合自图片的详细结构化信息。

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