通过建立思维链来实现模型的
连续思考和决策，AI Agents可以分析复杂问题，并将其拆解成简单细化的子任务。 与此同时，LLM以语言作为媒介也改变了前端的交互形式。BV百度风投AI应用赛道负责人，投资副总裁温永腾告诉「甲子光年」：BV百度风投很早就开始关注AI Agents的发展，通过研判，我们认为原先的图形用户界面 GUI 有可能转变为语言用户界面 LanguageUI ，AI Agents的前端应用将存在于所有可能与人类交互的前端形式之中。
只是拆解任务还
远远算不上智能。LLM驱动下的AI Agents，离不开三 印度尼西亚 WhatsApp 号码 个关键组件： 规划 Planning ：将大型任务分解为较小的可管理的子目标；进行反思与细化，对过去行为进行分析总结和提炼，以提高自身的智能和适应性，提高最终结果的质量。 记忆 Memory ：短期记忆，进行上下文学习；长期记忆，能够长期保存和调用无限信息的能力，一般通过外部载体储存和快速检索来实现。
工具使用 Tool use
可以学习调用外部API，以获取模型权重中缺少 冰岛 WhatsApp 号码列表 的额外信息。 硅谷大佬都在聊的AI Agents，是真热还是虚火？｜甲子光年 LLM驱动下的AI Agent System概览 图片来源：Lilian Weng个人博客 三个组件配合下，AI Agents不仅能像人一样思考，也能像人一样行动。 就像人类一样，在从事复杂任务时，每一步之间往往会有一个推理过程。AI Agents也会借助ReAct组件 ReasoningandActing ，将大模型的推理能力和行为决策紧密结合起来，使语言模型可以根据知识进行有逻辑地计划安排。 Reflexition框架则为AI Agents提供动态记忆与自我反思的能力。
