LLM 代理完全指南 (2025)

1.語言模式 

語言模型通常被認為是電腦的“大腦” LLM 代理人。其品質和規模直接影響企業的績效LLM 代理人。

它是一種在大量文字資料集上進行訓練的複雜演算法，使其能夠理解上下文、識別模式並產生連貫且與上下文相關的回應。

• 辨識和學習語言模式
• 獲得一定程度的情境意識（得益於其龐大的訓練資料）
• 適應不同領域並處理廣泛的主題

語言模型決定了反應的深度、準確性和相關性，這是智能體語言能力的基礎。 

2.記憶體

記憶是指保留過去互動中的資訊的能力，例如跨會話的事實、使用者偏好或主題。 

這增強了代理對上下文的理解，並使對話更加連續和相關。 

在某些設定中，記憶體允許代理隨著時間的推移保留資訊。這支援長期交互，代理從重複的用戶行為或偏好中「學習」——儘管這通常受到隱私和相關性的監管。

3.工具使用

它的工具使用需要一個LLM 代理從對話到行動。 

一個LLM 代理程式可以與外部應用程式、資料庫或API整合以執行特定功能。 

這意味著它們可以獲取即時資訊、執行外部操作或存取專用資料庫，使其能夠提供即時資訊。這包括：

• 呼叫API
• 提取即時數據，例如天氣更新或股票價格
• 安排會議或約會
• 查詢資料庫，例如產品目錄或人力資源政策文檔

工具的使用允許LLM 代理人從被動的、基於知識的系統轉變為能夠與其他系統互動的主動參與者。

4.規劃 

規劃是一個人的能力LLM 代理將複雜的任務分解為一系列可管理的步驟。 

一個LLM 代理可以在有或沒有回饋的情況下進行規劃。區別？

• 沒有回饋的計劃意味著LLM 代理將根據其初步了解制定計劃。它更快、更簡單，但缺乏適應性。
• 帶有回饋的規劃意味著LLM 智能體可以從環境中取得輸入，不斷完善其計畫。它更複雜，但隨著時間的推移變得更加靈活並提高性能。 

透過規劃，一個LLM 代理可以建立逐步走向解決方案的邏輯流，使其更有效地處理複雜的請求。

1.對話式代理 (例如：客戶支援與潛在客戶)

這類代理商與使用者進行自然對話——他們經常提供資訊、回答問題並協助完成各種任務。 

這些代理依賴LLMs 理解並產生類似人類的反應。 

範例：客戶支援代理和醫療保健聊天機器人

2.以任務為導向的代理 (例如 AI 助理與 AI 工作流程)

這些代理專注於執行特定任務或實現預先定義的目標，與使用者互動以了解他們的需求，然後執行操作來滿足這些需求。

例：人工智慧助理和人力資源機器人

3.創意代理（如內容產生工具）

這些代理商能夠產生原創和創意內容，例如藝術品、音樂或寫作，使用LLMs 了解人類的喜好和藝術風格，使他們能夠製作出與觀眾產生共鳴的內容。 

範例：內容生成工具和圖像生成工具（例如Dall-E ）

4.協同代理 (例如企業 AI 代理)

這些代理人與人類一起完成共同的目標或任務，促進團隊成員之間或人與機器之間的溝通、協調和合作。 

LLMs 可以透過協助決策、產生報告或提供見解來支援協作代理。

例如：大多數企業人工智慧代理和專案管理聊天機器人

客戶支援

根據自動化專家 Pascal Bornet對 167 家公司進行的研究，客戶服務是採用LLM 代理最普遍的使用案例。

LLM 代理廣泛用於客戶支持，以處理常見問題、解決問題並提供 24/7 協助。 

這些代理商可以即時與客戶互動，提供即時協助或將複雜的詢問升級給人工代理商。

另請參閱：什麼是客戶服務聊天機器人？

銷售和潛在客戶開發

在銷售方面，LLM 代理可用於AI 線索的產生- 他們甚至可以在事後透過與潛在客戶對話、評估需求和收集有價值的資訊來限定線索。 

他們還可以自動化後續交互，根據客戶的興趣發送個人化推薦或產品訊息。 

另請參閱：如何使用人工智慧進行銷售

內部支援：人力資源與 IT

在內部支援方面，LLM 代理可處理員工的一般查詢，簡化人力資源與 IT 流程。

事實上，Bornet 的研究發現，內部作業中的LLM 代理最具成本效益，可節省之前完成內部任務所需時間的 30-90%。

在人力資源部門，他們會回答有關福利、休假政策和薪資等主題的問題，而在 IT 部門，他們會提供基本技術問題的疑難排解，或自動執行例行任務，例如帳戶設定。 

這使得 HR 和 IT 團隊能夠專注於更複雜的職責，而不是重複性的忙碌工作。

另請參閱：人力資源的最佳人工智慧代理

1. 檢索增強生成

RAG是我們在ChatGPT 中都做過的一件簡單事情的花名：將一些文字貼到ChatGPT ，然後就這些文字提問。

一個典型的例子是在電子商務網站上詢問某種產品是否有貨，然後聊天機器人在產品目錄（而不是更廣泛的互聯網）中找到資訊。

就開發速度和獲取即時資訊而言，RAG 是必備的。

它通常不會影響您選擇哪個模型，但是沒有什麼可以阻止您建立一個LLM 查詢資訊和答案的 API 端點，並像使用自己的端點一樣使用該端點LLM 。

將 RAG 用於基於知識的聊天機器人通常更容易維護，因為您不需要微調模型並保持最新，這也可以降低成本。

2. 微調

微調涉及為模型提供範例，以便它學習如何做好某項任務。如果您希望它在談論您的產品時表現出色，您可以提供大量貴公司最佳銷售電話的範例。

如果模型是開源的，請問問自己您的團隊是否有足夠的工程能力來微調模型。

如果模型是閉源的並作為服務提供 - GPT -4 或 Claude – 那麼您通常可以讓您的工程師使用 API 微調自訂模型。透過這種方法，價格通常會大幅上漲，但幾乎不需要維護。

但對許多用例來說，微調並不是優化模型的第一步。

微調的一個很好的例子是建立靜態知識的知識機器人。透過給出問題和答案的例子，將來應該能夠回答這些問題而無需找到答案。但這並不是即時資訊的實用解決方案。

3. N-shot學習

提高回應品質的最快方法是在單一範例中提供範例LLM API 呼叫。

零樣本——給出你在答案中尋找的零個例子——是我們大多數人使用的方式ChatGPT 。添加一個示例（或一次性）通常足以看到響應品質的顯著提高。

超過一個範例被視為 n-shot。與微調不同，N-shot 不會改變模型。每次提出問題時，您只是在要求答覆之前給出範例。

但這個策略不能被過度使用： LLM 模型具有最大上下文大小，並根據訊息的大小定價。微調可以消除對 n-shot 範例的需要，但需要更多時間才能正確。

4. 及時的工程技術

還有其他快速的工程技術，例如思維鏈，它迫使模型在給出答案之前大聲思考。

還有提示鏈，它鼓勵模型透過按順序運行多個提示將複雜的任務分解為更小的步驟。

這些策略可以顯著提高反應的品質和可靠性——特別是對於推理繁重的任務——但它們通常以更長的反應、更高的代幣使用率和更慢的表現為代價。

這提高了反應的質量，但代價是反應長度、成本和速度。

1.定義目標

建立 AI 代理程式或聊天機器人的第一步，是確定您想要它完成的工作。

明確你想要什麼LLM 代理要達成的目標，無論是協助客戶查詢、產生內容或處理特定任務。 

確定明確的目標將影響代理程式的設定和配置。

2.選擇 AI 平台

最好的人工智慧平台將完全取決於您的目標和需求。 

選擇符合您要求的平台，考慮客製化選項、整合功能、易用性和支援等因素。 

該平台應該：

• 支援您所需的用例
• 提供您的首選LLMs
• 提供整合能力

3. 配置LLM

根據平台的選項，選擇預先建置的LLM 或在必要時針對專門任務微調模型。 

許多平台提供預先訓練且可供使用的內建語言模型。

如果您有興趣定制您的LLM 請閱讀我們的文章，了解我們的成長工程師為您的 AI 專案選擇自訂LLM選項， Patrick Hamelin 。

4. 整合工具 

大多數平台都提供外部工具的整合選項。連接您的代理程式需要存取的任何 API、資料庫或資源，例如 CRM 資料或即時資訊。

5. 測試並改進

使用平台的內建測試工具徹底測試代理程式。根據測試結果調整參數、提示措詞和工作流程，以確保代理人在實際場景中表現良好。

6.部署和監控 

使用平台的監控工具來追蹤部署後代理程式的互動和效能。 

利用平台提供的任何回饋機制，收集見解並根據需要完善設定。

1.LLM 代理和聊天機器人有什麼不同？

LLM 代理與聊天機器人的差異在於聊天機器人遵循預先定義的規則或對話流程，而LLM 代理則使用大型語言模型來瞭解意圖、擷取資料、使用工具或 API 執行動作，並動態調整其回應。LLM 代理的建立是為了自主推理和行動，而非只是簡單的回覆。

2.LLM 代理商可以在沒有網際網路連線的情況下運作嗎？

只有當語言模型和所有所需的工具或資料都在本機上託管時，LLM 代理才能在沒有網際網路連線的情況下運作。然而，大多數的生產型LLM 代理都依賴雲端 API 或外部服務來執行最新搜尋或 CRM 存取等任務。

3.LLM 代理是否總需要語言模型後端？

是的，LLM 代理總是需要語言模型後端，因為整個架構取決於模型處理自然語言輸入和產生輸出的能力。如果沒有LLM，代理程式就無法理解使用者的提示或決定要做什麼。

4.目前使用LLM 代理的主要限制或風險為何？

使用LLM 代理的主要限制包括幻覺 (產生不準確的回應) 和潛在的資料洩漏 (如果輸入/輸出沒有妥善保護)。它們也需要周到的設計和監控，以確保在實際使用中的行為可靠且合規。

5.哪些行業採用LLM 代理的速度最快？

採用LLM 代理最快的產業包括客戶支援、IT 服務管理、醫療保健管理、金融服務和 B2B 銷售，在這些產業中，大量重複性的語言任務可以自動化，以提高效率並擴大規模。