Was ist ein LLM -Agent?
Was ist ein LLM -Agent? Im Gegensatz zu einem einfachen Chatbot, der nur auf Eingabeaufforderungen reagiert, plant ein LLM -Agent aktiv Aktionen und lernt aus seinen Erfahrungen. Betrachten Sie es als einen ausgefeilten KI -Assistenten, der autonom Aufgaben ausführen kann, anstatt nur Informationen bereitzustellen. Dies beinhaltet eine entscheidende Rückkopplungsschleife: Der Agent nimmt Maßnahmen aus, beobachtet die Ergebnisse und verwendet diese Informationen, um seine zukünftigen Aktionen zu verfeinern. Dieser iterative Prozess unterscheidet ihn von einfacheren LLM -Anwendungen. Die Interaktion des Agenten mit der Umgebung kann verschiedene Modalitäten beinhalten, z. B. Zugriff auf und manipulieren Datenbanken, die Interaktion mit APIs, das Durchsuchen des Webs oder sogar die Kontrolle physischer Roboter. Der Schlüssel ist seine Fähigkeit, autonom zu entscheiden, welche Maßnahmen aufgrund seines Verständnisses der Ziele und des gegenwärtigen Standes der Umwelt ergreifen sollen. Das "Gehirn" des Agenten ist die LLM, die die Intelligenz bietet, um zu verstehen, zu planen und anzupassen. Einige gemeinsame Fähigkeiten sind jedoch:
- Planung und zielgerichtetes Verhalten: LLM-Agenten können komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Schritte aufbrechen und einen Plan erstellen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Dies beinhaltet die Begründung über die erforderlichen Aktionen und ihre Bestellung. Diese Fähigkeit ermöglicht es ihnen, auf dem Laufenden zu bleiben und sich an sich ändernde Umstände anzupassen. Dies beinhaltet einen Grad an logischem Denken und Problemlösung. Dies kann das Senden von E -Mails, das Treffen von API -Aufrufen, das Ändern von Datenbanken oder das Steuern von physischen Robotern in Abhängigkeit vom Design und dem beabsichtigten Zweck des Agenten beinhalten. Dieses Lernen kann durch die internen Parameteranpassungen des LLM oder durch explizit durch Verstärkungslerntechniken impliziert werden. Dies erweitert ihre Fähigkeiten erheblich und ermöglicht reichere und differenziertere Interaktionen.
- Definieren Sie das Ziel und den Umfang des Agenten: klar definieren, was der Agent erreichen soll. Dadurch wird der Entwurfs- und Entwicklungsprozess geleitet. Ein genau definierter Bereich verhindert, dass das Projekt zu ehrgeizig wird. Betrachten Sie Faktoren wie Leistung, Kosten und API -Zugang. Zu den beliebten Auswahlmöglichkeiten gehören GPT-3, GPT-4, Palm 2 und andere. Dies kann das Entwerfen einer Zustandsmaschine, eines hierarchischen Planungssystems oder einer anderen geeigneten Architektur beinhalten. Dies beinhaltet die Integration des ausgewählten LLM, die Implementierung des Entscheidungsfindungsprozesses des Agenten und die Behandlung von Interaktionen mit externen Systemen. Dies kann die Verwendung von Bibliotheken für Web -Scraping, Datenbankzugriff oder API -Kommunikation beinhalten. Dies beinhaltet die Bewertung seiner Erfolgsrate, die Ermittlung von Verbesserungsbereichen und die Verfeinerung der Entscheidungsprozesse. Dies ist entscheidend für die Aktivierung von Lernen und Anpassung.
- Halluzinationen und ungenaue Informationen: llms kann manchmal falsche oder unsinnige Informationen erzeugen ("Halluzinationen"). Dies ist ein wesentliches Anliegen, insbesondere wenn der Agent Entscheidungen trifft, die auf ungenauen Daten basieren. Sorgfältige Validierungs- und Überprüfungsmechanismen sind entscheidend. Diese Vorurteile können sich im Verhalten des Agenten widerspiegeln, was zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führt. Die Bekämpfung von Verzerrungen im Trainingsdaten und des Agentendesigns ist unerlässlich. Dies kann die Skalierbarkeit und Erschwinglichkeit von LLM-Wirkstoffen einschränken. Dies kann zu unerwarteten Fehlern oder Fehlern in realen Szenarien führen. Robuste Sicherheitsmaßnahmen sind unerlässlich, um den unbefugten Zugang oder eine Manipulation zu verhindern. Dieser Mangel an Transparenz kann es schwierig machen, Fehler zu debugieren oder die Rechenschaftspflicht zu gewährleisten.
- Definieren Sie das Ziel und den Umfang des Agenten: klar definieren, was der Agent erreichen soll. Dadurch wird der Entwurfs- und Entwicklungsprozess geleitet. Ein genau definierter Bereich verhindert, dass das Projekt zu ehrgeizig wird. Betrachten Sie Faktoren wie Leistung, Kosten und API -Zugang. Zu den beliebten Auswahlmöglichkeiten gehören GPT-3, GPT-4, Palm 2 und andere. Dies kann das Entwerfen einer Zustandsmaschine, eines hierarchischen Planungssystems oder einer anderen geeigneten Architektur beinhalten. Dies beinhaltet die Integration des ausgewählten LLM, die Implementierung des Entscheidungsfindungsprozesses des Agenten und die Behandlung von Interaktionen mit externen Systemen. Dies kann die Verwendung von Bibliotheken für Web -Scraping, Datenbankzugriff oder API -Kommunikation beinhalten. Dies beinhaltet die Bewertung seiner Erfolgsrate, die Ermittlung von Verbesserungsbereichen und die Verfeinerung der Entscheidungsprozesse. Dies ist entscheidend für die Aktivierung von Lernen und Anpassung.
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Enums in Java sind spezielle Klassen, die eine feste Anzahl konstanter Werte darstellen. 1. Verwenden Sie die Definition der Enum -Schlüsselwort. 2. Jeder Enumswert ist eine öffentliche statische endgültige Instanz des Enumentyps; 3.. Es kann Felder, Konstruktoren und Methoden enthalten, um jeder Konstante Verhalten zu verleihen. 4.. Es kann in Switch-Anweisungen verwendet werden, unterstützt direkten Vergleich und liefert integrierte Methoden wie name (), ordinal (), values () und valueOf (); 5. Aufzählung kann die Sicherheit, Lesbarkeit und Flexibilität des Codes vom Typ verbessern und eignet sich für begrenzte Sammlungsszenarien wie Statuscodes, Farben oder Woche.

Java unterstützt asynchrone Programmierungen, einschließlich der Verwendung von Vervollständigungsfuture, reaktionsschnellen Streams (wie Projecreactor) und virtuellen Threads in Java19. 1.CompletableFuture verbessert die Code -Lesbarkeit und -wartung durch Kettenaufrufe und unterstützt Aufgabenorchestrierung und Ausnahmebehandlung. 2. Projecreactor bietet Mono- und Flusstypen zur Implementierung der reaktionsschnellen Programmierung mit Backpressure -Mechanismus und reichhaltigen Operatoren. 3.. Virtuelle Themen senken die Parallelitätskosten, sind für E/O-intensive Aufgaben geeignet und sind leichter und leichter zu erweitern als herkömmliche Plattformfäden. Jede Methode hat anwendbare Szenarien, und entsprechende Tools sollten entsprechend Ihren Anforderungen ausgewählt werden, und gemischte Modelle sollten vermieden werden, um die Einfachheit aufrechtzuerhalten

Das Interface -Isolationsprinzip (ISP) erfordert, dass Kunden nicht auf nicht verwendete Schnittstellen angewiesen sind. Der Kern soll große und komplette Schnittstellen durch mehrere kleine und raffinierte Schnittstellen ersetzen. Zu den Verstößen gegen dieses Prinzip gehören: Eine unimplementierte Ausnahme wurde ausgelöst, wenn die Klasse eine Schnittstelle implementiert, eine große Anzahl ungültiger Methoden implementiert und irrelevante Funktionen gewaltsam in dieselbe Schnittstelle eingeteilt werden. Zu den Anwendungsmethoden gehören: Dividieren von Schnittstellen nach gemeinsamen Methoden, unter Verwendung von Split-Schnittstellen entsprechend den Clients und bei der Verwendung von Kombinationen anstelle von Mehrwertimplementierungen bei Bedarf. Teilen Sie beispielsweise die Maschinenschnittstellen mit Druck-, Scan- und Faxmethoden in Drucker, Scanner und Faxmaachine auf. Regeln können angemessen entspannt werden, wenn alle Methoden für kleine Projekte oder alle Kunden angewendet werden.

Es gibt drei Hauptunterschiede zwischen Callable und Runnable in Java. Zunächst kann die Callable -Methode das Ergebnis zurückgeben, das für Aufgaben geeignet ist, die Werte wie Callable zurückgeben müssen. Während die Run () -Methode von Runnable keinen Rückgabewert hat, geeignet für Aufgaben, die nicht zurückkehren müssen, z. B. die Protokollierung. Zweitens ermöglicht Callable überprüfte Ausnahmen, um die Fehlerübertragung zu erleichtern. während laufbar Ausnahmen innen verarbeiten müssen. Drittens kann Runnable direkt an Thread oder Executorservice übergeben werden, während Callable nur an ExecutorService übermittelt werden kann und das zukünftige Objekt an zurückgibt

In Java eignen sich Enums für die Darstellung fester konstanter Sets. Zu den Best Practices gehören: 1. Enum verwenden, um festen Zustand oder Optionen zur Verbesserung der Sicherheit und der Lesbarkeit der Art darzustellen; 2. Fügen Sie ENUs Eigenschaften und Methoden hinzu, um die Flexibilität zu verbessern, z. B. Felder, Konstruktoren, Helfermethoden usw.; 3. Verwenden Sie ENUMMAP und Enumset, um die Leistung und die Typensicherheit zu verbessern, da sie basierend auf Arrays effizienter sind. 4. Vermeiden Sie den Missbrauch von Enums, wie z. B. dynamische Werte, häufige Änderungen oder komplexe Logikszenarien, die durch andere Methoden ersetzt werden sollten. Die korrekte Verwendung von Enum kann die Codequalität verbessern und Fehler reduzieren. Sie müssen jedoch auf seine geltenden Grenzen achten.

Javanio ist ein neuer IOAPI, der von Java 1.4 eingeführt wurde. 1) richtet sich an Puffer und Kanäle, 2) enthält Puffer-, Kanal- und Selektorkomponenten, 3) unterstützt den nicht blockierenden Modus und 4) verhandelt gleichzeitiger Verbindungen effizienter als herkömmliches IO. Die Vorteile spiegeln sich in: 1) Nicht blockierender IO reduziert den Überkopf der Gewinde, 2) Puffer verbessert die Datenübertragungseffizienz, 3) Selektor realisiert Multiplexing und 4) Speicherzuordnungsgeschwindigkeit des Lesens und Schreibens von Dateien. Beachten Sie bei Verwendung: 1) Der Flip/Clear -Betrieb des Puffers ist leicht verwirrt zu sein, 2) unvollständige Daten müssen manuell ohne Blockierung verarbeitet werden, 3) Die Registrierung der Selektor muss rechtzeitig storniert werden, 4) NIO ist nicht für alle Szenarien geeignet.

Der Klassenladermechanismus von Java wird über den Classloader implementiert und sein Kernworkflow ist in drei Stufen unterteilt: Laden, Verknüpfung und Initialisierung. Während der Ladephase liest Classloader den Bytecode der Klasse dynamisch und erstellt Klassenobjekte. Zu den Links gehören die Überprüfung der Richtigkeit der Klasse, die Zuweisung von Gedächtnissen für statische Variablen und das Parsen von Symbolreferenzen; Die Initialisierung führt statische Codeblöcke und statische Variablenzuordnungen durch. Die Klassenbelastung übernimmt das übergeordnete Delegationsmodell und priorisiert den übergeordneten Klassenlader, um Klassen zu finden, und probieren Sie Bootstrap, Erweiterung und ApplicationClassloader. Entwickler können Klassenloader wie URLASSL anpassen

JavaprovidesMultiPLesynchronizationToolsForthreadsafety.1.SynchronizedblocksensuremutualexclusionByLockingMethodSorspecificcodesction.2.REENNRANTLANTLOCKOFFERSADVEDCONTROL, einschließlich TrylockandfairnessPolicies.
