AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。
AI Agent 包括以下几个概念:
总结下来,我们需要三个 Agent:
这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),运行时会分析期间的历史对话,变更人物关系(亲密度,了解度等),变更反感度,如果超标则拉黑用户,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,并且有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。
AI Agent:基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent包括下面几个概念:Chain:通常一个AI Agent可能由多个Chain组成。一个Chain视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的Chain是大语言模型完成的LLM Chain。Router:我们可以使用一些判定(甚至可以用LLM来判定),然后让Agent走向不同的Chain。例如:如果这是一个图片,则a;否则b。Tool:Agent上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。总结下来我们需要三个Agent:Responser Agent:主agent,用于回复用户(伪多模态)Background Agent:背景agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体)Daily Agent:每日agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground Agent每隔一段时间运行一次(默认3分钟)分析期间的历史对话变更人物关系(亲密度,了解度等)变更反感度,如果超标则拉黑用户抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”按照时间推进人物剧本有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)
AI Agent:基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent包括下面几个概念:Chain:通常一个AI Agent可能由多个Chain组成。一个Chain视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的Chain是大语言模型完成的LLM Chain。Router:我们可以使用一些判定(甚至可以用LLM来判定),然后让Agent走向不同的Chain。例如:如果这是一个图片,则a;否则b。Tool:Agent上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。总结下来我们需要三个Agent:Responser Agent:主agent,用于回复用户(伪多模态)Background Agent:背景agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体)Daily Agent:每日agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground Agent每隔一段时间运行一次(默认3分钟)分析期间的历史对话变更人物关系(亲密度,了解度等)变更反感度,如果超标则拉黑用户抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”按照时间推进人物剧本有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)