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一、AI Agent 入门与概览
定义与特征
AI Agent = 感知环境（输入数据） + 决策推理（模型/规则） + 执行动作（输出/交互）
核心能力：自主性、目标驱动、持续学习、多模态交互。
关键组成
感知层：文本/语音/视觉输入（如OCR、ASR）。
认知层：大模型（LLM）、知识图谱、推理引擎。
行动层：API调用、机器人控制、生成内容。
记忆层：向量数据库、上下文管理（如LangChain）。
典型分类
任务型（客服/自动化流程）
交互型（虚拟助手如ChatGPT）
自主型（AutoGPT、自动驾驶）
二、AI Agent 核心技术栈
基础模型
大语言模型（LLM）：GPT-4、Claude、LLaMA（开源微调）。
多模态模型：Gemini、DALL·E（视觉+语言联合推理）。
框架与工具
开发框架：LangChain（链式任务）、AutoGPT（自主Agent）、Microsoft Semantic Kernel。
记忆存储：Pinecone（向量数据库）、Redis（高速缓存）。
工具集成：API调用（如Wolfram Alpha）、Web搜索（SerpAPI）。
关键技术
提示工程（Prompt Engineering）：思维链（CoT）、ReAct框架。
微调与适配：LoRA/QLoRA（轻量级微调）、RAG（检索增强生成）。
评估指标：任务完成率、人工反馈（RLHF）、安全性测试。
三、AI Agent 开发实践
快速入门示例
工具链：Python + LangChain + OpenAI API。
代码片段：
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent
agent = initialize_agent(tools=load_tools(["serpapi", "llm-math"]), llm=OpenAI(temperature=0),agent="zero-shot-react-description"
)
agent.run("特斯拉当前股价是多少？如果是100股总价多少？")进阶开发
自定义工具：封装Python函数为Agent可调用工具。
长期记忆：集成向量数据库存储历史对话。
多Agent协作：通过Camel框架实现角色分工（如“产品经理”+“工程师”）。
调试与优化
日志分析：跟踪Agent的决策过程（如LangChain的
verbose=True）。性能瓶颈：减少API调用延迟（本地模型+量化推理）。
四、行业应用深度解析
金融
智能投顾：基于RAG的财报分析Agent。
反欺诈：实时交易行为监测（时序数据推理）。
医疗
诊断助手：结合医学知识图谱（如IBM Watson）。
药物研发：分子结构生成+文献检索Agent。
制造业
故障预测：时序传感器数据+LLM根因分析。
供应链优化：多Agent博弈仿真（库存/物流协调）。
泛娱乐
游戏NPC：LLM驱动动态对话（如Inworld AI）。
AIGC创作：Stable Diffusion + 剧本生成Agent。
五、AI 大模型面试题精选
基础理论
“如何解决LLM的幻觉问题？”
→ 答案：RAG（实时检索事实数据）+ 一致性校验（多个回答投票）。
工程实践
“如何设计一个支持长期对话的Agent？”
→ 答案：向量数据库存储对话历史 + 关键信息摘要（GPT-3.5-turbo-16k）。
行业场景
“在电商客服中，Agent如何处理模糊需求（如‘我想要便宜的礼物’）？”
→ 答案：多轮澄清（询问预算/场景） + 商品库向量检索（相似度匹配）。
伦理与安全
“如何防止Agent被恶意注入有害指令？”
→ 答案：输入过滤（正则匹配敏感词） + 沙盒环境执行动作。
课程：DeepLearning.AI《LangChain for LLM Application Development》。
论文：《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》。
开源项目：AutoGPT、BabyAGI（GitHub）。
