文章目錄
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- 1. 總體技術方案
- 2. 生成式大模型(LLM)：Data Agent的大腦
- 3. 意圖識別：準確理解用戶意圖
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- 3.1 基于BERT的微調方法
- 3.2 基于大語言模型(LLM)的零樣本/少樣本方法
- 4. 多任務規劃：提升架構的靈活性
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- 4.1 任務分解與規劃
- 4.2 多智能體協作規劃
- 4.3 基于強化學習的規劃方法
- 5. 提示詞工程：減少大模型幻覺的關鍵
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- 5.1 基礎原則：明確性與上下文
- 5.2 思維鏈(Chain-of-Thought, CoT)提示
- 5.3 自我反思與驗證
- 6. RAG(檢索增強生成)：成為Data Agent打開企業私域知識的鑰匙
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- 6.1 RAG的核心原理
- 6.2 私域知識庫的構建
- 6.3 RAG系統的實現流程與代碼示例
- 7. MCP(大模型上下文協議)：有效擴展大模型的能力邊界
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- 7.1 MCP協議的價值與目標
- 7.2 MCP的架構與工作模式
- 7.3 使用MCP集成外部工具的代碼示例
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大家好，我是微學AI，今天給大家介紹一下《AI任務相關解決方案13-AI智能體架構方案(意圖識別+多任務規劃+MCP+RAG)與關鍵技術深度解析研究報告,以及實現代碼》。
隨著生成式人工智能，特別是大語言模型（LLM）的飛速發展，AI智能體（AI Agent）已成為實現通用人工智能（AGI）路徑上的一個關鍵里程碑。AI智能體被設計為能夠自主感知環境、進行決策規劃并執行任務的智能實體，其應用潛力正在從學術研究迅速擴展到企業級應用。本報告旨在系統性地梳理AI智能體的總體技術方案，并深入剖析其背后的幾項核心關鍵技術，為相關領域的研究與開發者提供一份詳實、深入的參考。
1. 總體技術方案
AI智能體的總體技術方案旨在構建一個能夠模擬人類認知與行動能力的完整系統。其核心思想是圍繞一個決策中心（通常為大語言模型），構建一系列支撐模塊，使其能夠與外部世界進行有效交互并完成復雜目標。一個典型的AI智能體架構通常包含感知（Perception）、規劃（Planning）、行動（Action）和記憶（Memory）四大核心模塊 。感知模塊負責接收來自不同數據源（如文本、圖像、API響應）的輸入，并將其轉化為模型可理解的格式 。規劃模塊是智能體的“大腦”，它基于當前狀態和目標，分解任務、制定執行策略 。行動模塊則負責將規劃好的策略轉化為具體的動作，例如調用工具、生成代碼或回復自然語言 。記憶模塊則賦予智能體
