大语言模型(LLM) 已经存在了几年,它们正在迅速向 AI Agents和Agents Workflow发展。不要误解我的意思,大语言模型(LLM)是很棒的,但他们在自动化方面仍然不够有效。大语言模型与其他工具相结合是利用大语言模型(LLM)所拥有的通用智能的一种非常有效的方式,通过消耗大量的Tokens。大语言模型最大的问题是他们有迷失的倾向(幻觉和自我一致性),我们永远不知道大语言模型(LLM)或代理(Agents)什么时候会失败。在这些失败的周围几乎没有护栏,但我们还远远没有结束利用大语言模型(LLM)通用智能的全部能力。
因此,在今天的博客中,我们将深入探讨:
- 大语言模型(LLM)的未来是什么样子;
- 我们如何从RAG管道转向Agents;
- 以及创建一个可行的基于LLM的AI Agent(工具使用、Memory和规划)有哪些挑战?;
- 最后,我们研究不同类型的Agents,以及AI Agents和RAG的未来是什么样子.