大語言模型中的Agent優勢及相關技術：

強大的任務規劃與執行能力

• 技術：通過將復雜任務拆解為多個子任務，并依據任務間的邏輯關系和優先級進行規劃，確定執行順序，調用相應工具或模型來完成各子任務，最終實現復雜任務的整體解決。如微軟的Jarvis，可利用LLM的推理規劃能力拆解用戶輸入的任務，再判斷用何種方案解決子任務，并調用推薦工具執行.
• 舉例：在旅行規劃中，Agent能制定包含交通預訂、酒店安排、景點推薦等多方面的詳細行程規劃，并自動完成各項預訂操作。

增強的語言理解與生成能力

• 技術：基于大規模預訓練語言模型，對海量文本數據進行學習和分析，掌握豐富的語言知識和語義理解能力，從而生成更自然、流暢且符合上下文語境的文本回復.
• 舉例：在文學創作中，Agent可根據設定的主題、風格等要求，生成富有