LLM 代理是人工智能代理的一个子集，它使用大型语言模型来完成基于语言的任务。
广义的人工智能代理包括非语言应用（内容推荐系统、图像识别、机器人控制等），而LLM 代理则是典型的对话式人工智能软件。
LLM 代理是什么？
LLM 代理是人工智能驱动的工具，使用大型语言模型来解释语言、进行对话和执行任务。
这些代理基于在大量文本数据基础上训练出来的复杂算法，使它们能够以模仿人类交流的方式理解和生成语言。
LLM 代理可以集成到人工智能代理、人工智能聊天机器人、虚拟助理、内容生成软件和其他应用工具中。
LLM 药剂的特点
LLM 代理有四个主要特点：
语言模式
语言模型通常被视为LLM 代理的 "大脑"。它的质量和规模直接影响LLM agent 的性能。
这是一种在庞大的文本数据集上训练出来的复杂算法，使其能够理解上下文、识别模式并生成连贯且与上下文相关的回复。
- 识别和学习语言模式
- 获得一定程度的情境感知能力（得益于其庞大的培训数据）
- 适应不同领域，处理广泛的主题
语言模型决定了回复的深度、准确性和相关性，这构成了代理语言能力的基础。
内存
记忆指的是跨会话保留过去交互信息的能力，如事实、用户偏好或主题。
这能增强代理对上下文的理解，并使对话更具连续性和相关性。
在某些设置中，记忆功能允许代理长期保留信息。这支持长期互动，即代理从重复的用户行为或偏好中 "学习"--不过这通常会受到隐私和相关性方面的限制。
工具使用
其工具的使用将LLM 特工从对话转为行动。
LLM 代理可与外部应用程序、数据库或应用程序接口集成，以执行特定功能。
这意味着它们可以获取实时信息、执行外部操作或访问专业数据库，从而使其具备提供实时信息的能力。这包括
- 调用应用程序接口
- 调入实时数据，如天气更新或股票价格
- 安排会议或约会
- 查询数据库，如产品目录或人力资源政策文件
工具的使用使LLM 代理从一个被动的、以知识为基础的系统转变为一个能够与其他系统接口的主动参与者。
规划
规划是LLM 代理人将复杂任务分解为一系列可管理步骤的能力。
LLM 代理人可以在有反馈或无反馈的情况下制定计划。区别是什么？
- 没有反馈的规划意味着LLM 代理将根据其最初的理解制定计划。这种方法更快、更简单，但缺乏适应性。
- 带反馈的规划意味着LLM 代理可以根据环境的输入不断完善自己的计划。这种方法比较复杂，但灵活性要高得多，而且随着时间的推移还能提高性能。
通过规划，LLM 代理可以创建逻辑流程，逐步实现解决方案，从而更有效地处理复杂的请求。
LLM 药剂类型
对话式代理
这类代理与用户进行自然对话--它们通常提供信息、回答问题并协助完成各种任务。
这些代理依靠LLMs 来理解和产生类似人类的反应。
任务导向型代理
这些代理以执行特定任务或实现预定目标为重点，与用户互动以了解他们的需求，然后执行行动来满足这些需求。
创意代理商
这些代理能够生成艺术品、音乐或写作等原创性和创造性内容，他们利用LLMs 了解人类的喜好和艺术风格，从而制作出能引起受众共鸣的内容。
例如： 内容生成工具和图像生成工具（如Dall-E)
协作代理
这些代理与人类一起完成共同的目标或任务，促进团队成员之间或人类与机器之间的沟通、协调与合作。
LLMs 可通过协助决策、生成报告或提供见解来支持协作代理。
举例说明： 大多数企业人工智能代理和项目管理聊天机器人
企业用例
在涉及处理和响应自然语言的领域，如回答问题、提供指导、自动化工作流程和分析文本等，企业可从LLM 代理中获益。
企业通常使用LLM 代理进行营销、数据分析、合规、法律援助、医疗保健支持、财务任务和教育。
以下是LLM 代理最常用的 3 个案例：
客户支持
LLM 代理被广泛用于客户支持，以处理常见问题、排除故障并提供全天候帮助。
这些代理可以与客户实时互动，提供即时帮助，或将复杂的咨询升级到人工代理。
另请参见什么是客户服务聊天机器人？
销售和销售线索生成
在销售领域，LLM 代理通过与潜在客户交谈、评估需求和收集有价值的信息来确定销售线索。
它们还可以自动进行后续互动，根据客户的兴趣发送个性化推荐或产品信息。
另请参见：如何将人工智能用于销售
内部支持：人力资源和信息技术
在内部支持方面，LLM 代理通过处理员工的常见咨询来简化人力资源和 IT 流程。在人力资源部门，他们会回答有关福利、休假政策和薪资等主题的问题；在 IT 部门，他们会为基本技术问题提供故障排除，或自动执行账户设置等常规任务。
这样，人力资源和 IT 团队就可以专注于更复杂的职责，而不是重复性的繁忙工作。
另请参见：最佳人力资源人工智能代理
如何建立LLM 代理
确定目标
明确您希望LLM 代理实现的目标，无论是协助客户查询、生成内容还是处理特定任务。
明确的目标将决定代理的设置和配置。
选择人工智能平台
最佳人工智能平台完全取决于您的目标和需求。
考虑定制选项、集成能力、易用性和支持等因素，选择符合您要求的平台。
该平台应
- 支持您所需的用例
- 提供您首选的LLMs
- 提供集成能力
配置LLM
根据平台的选项，可以选择一个预建的LLM ，或者在必要时针对专门任务对模型进行微调。
许多平台都提供预先训练好的内置语言模型，可以随时使用。
如果您对定制LLM 的用法感兴趣，请阅读我们的增长工程师为您的人工智能项目选择定制LLM 选项的文章，Patrick Hamelin 。
整合工具
大多数平台都提供外部工具集成选项。连接您的代理需要访问的任何 API、数据库或资源，如 CRM 数据或实时信息。
测试和改进
使用平台的内置测试工具对代理进行全面测试。根据测试结果调整参数、提示措辞和工作流程，确保代理在实际场景中表现良好。
部署和监控
在部署后，使用平台的监控工具跟踪代理的互动和性能。
利用平台提供的任何反馈机制，根据需要收集见解并完善设置。
部署自定义LLM 代理
LLM 在客户服务、内部运营和电子商务等领域，企业正在大规模采用人工智能代理。那些迟迟不采用人工智能的公司将感受到错过人工智能浪潮的后果。
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