更简单地说，chatgpt就属于『一问一答』的和llm交互方式。 而agent是『一问』引发自动多次和llm交互，根据llm返回的结果决定接下来如何继续『问』llm，多轮重复，最终得到一个充分考虑的结果。 这就是chatgpt这类产品和agent类产品最大的不同。 Llm-based ai agent的一个基本架构 （图片来自网络） 那llm + mcp是不是能够完成一个完整的ai agent呢 有几大瓶颈： mcp本身的可靠性：目前市面上真正可用的mcp服务器非常有限。pokee ai在开发我们的ai agent的过程中仔细看了市面上多达15,000个mcp，但是发现只有200个左右mcp是真的在正常工作的，而这其中可以. 关于chain的实践可以阅读笔者之前撰写的 《mac本地部署大模型体验aigc能力》，关于tool和agent的实践可以阅读笔者之前撰写的 《大语言模型agent综述与实践》，以下是对langgraph的介绍和使用，基于langgraph构建多智能体。 本文所用的langgraph的版本是“0. 2. 39”。 上图中，狄仁杰就是武则天的agent，代表武则天意志和权力。 用大白话表示：你自己看着办吧。 比如像经纪人，就是艺人的agent，见机行事，不必大小事都要沟通。你也可以把ceo视为董事会的agent. 在 transformer 出现之前，序列建模主要依赖循环神经网络（rnn）及其改进版本 lstm 和 gru，它们通过递归结构逐步处理序列，适用于语言建模、机器翻译等任务，但在处理长距离依赖时常受限于梯度消失和计算效率问题。为增强模型对不同输入位置的关注能力，bahdanau 等人于 2015 年首次… 如果说上面的案例还只是零敲碎打，那么像dify这样的头部ai agent市场支持用户通过 mcp协议快速连接zapier等外部服务，实现ai agent与7000+应用工具的高效交互，则更印证了mcp与ai agent结合的趋势。 当然，mcp只是一个协议，它不能单独发挥作用。 大模型（large language models, llms）和智能体（agent）虽然在某些应用场景中有交集，但它们的概念、功能和技术实现上有显著的区别。我从以下几个方面来给大家做一个对比，相信你就能更加清晰的了解了。 不要让 agent 在一个 while true 循环里“自由飞翔”。 你的主程序应该是一个明确的流程控制器，在每个节点决定是调用普通函数，还是启动一个 agent 来处理不确定性。 比如 12-factor-agents 里提到的一个真实案例：一个部署机器人（deploybot）。 整个流程是确定性的： 1. 手动 agent 框架 = llm + tools + workflow （2）半自动 agent 框架 将 ai 预设为不同身份的垂直 agent（系统提示词 + 特定工具），每个垂直 agent 完成不同的子任务，最后通过框架将每个子任务的执行过程和结果组合起来，完成最终目标。
Agent Reveals: Liverpool'S Secret Plan For Arsenal & Chelsea'S Top Player
更简单地说，chatgpt就属于『一问一答』的和llm交互方式。 而agent是『一问』引发自动多次和llm交互，根据llm返回的结果决定接下来如何继续『问』llm，多轮重复，最终得到一个充分考虑的结果。 这就是chatgpt这类产品和agent类产品最大的不同。 Llm-based ai agent的一个基本架构 （图片来自网络） 那llm + mcp是不是能够完成一个完整的ai agent呢 有几大瓶颈： mcp本身的可靠性：目前市面上真正可用的mcp服务器非常有限。pokee ai在开发我们的ai agent的过程中仔细看了市面上多达15,000个mcp，但是发现只有200个左右mcp是真的在正常工作的，而这其中可以. 关于chain的实践可以阅读笔者之前撰写的 《mac本地部署大模型体验aigc能力》，关于tool和agent的实践可以阅读笔者之前撰写的 《大语言模型agent综述与实践》，以下是对langgraph的介绍和使用，基于langgraph构建多智能体。 本文所用的langgraph的版本是“0. 2. 39”。 上图中，狄仁杰就是武则天的agent，代表武则天意志和权力。 用大白话表示：你自己看着办吧。 比如像经纪人，就是艺人的agent，见机行事，不必大小事都要沟通。你也可以把ceo视为董事会的agent. 在...
