大模型Agent能力增强技术全景

大模型Agent能力增强技术全景

大模型Agent能力增强涉及五大核心技术路径，通过协同优化实现智能体性能跃升：

一、数据驱动的能力增强

1. 增加高质量训练数据集

• 覆盖更广知识领域：扩充领域专业语料、跨领域知识图谱和常识知识库，提升模型泛化能力
• 构建多样化对话样本：收集多轮交互、复杂指令和工具调用场景数据，增强多模态理解与推理
• 引入高质量人工标注：通过RLHF(人类反馈强化学习)和DPO(直接偏好优化)校准模型行为，使其更符合人类预期

2. 数据优化技术

• 数据清洗与过滤：去除噪声、低质量内容和有害信息，提升数据纯度
• 数据增强：应用回译、同义词替换等技术扩充小规模数据集
• 领域数据对齐：针对特定任务进行数据分布匹配，减少域迁移误差

技术原理：《人工智能：现代方法》指出，数据规模与质量直接影响模型容量与泛化能力，遵循"训练数据越丰富，模型表现越好"的经验法则(第18章机器学习理论)。

二、插件与工具集成

1. 插件机制

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