AI Agent 框架主要包括以下几个方面：
目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架，它把 LLM 和 LLM 之间，以及 LLM 和工具之间，通过代码或 prompt 的形式进行了串接。
以下是一些 Agent 构建平台：
以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。
吴恩达通过开源项目ChatDev进行举例，你可以让一个大语言模型扮演不同的角色，比如让一个Agent扮演公司CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员，这些Agent会相互协作，根据需求共同开发一个应用或者复杂程序。AI Agent基本框架OpenAI的研究主管Lilian Weng曾经写过一篇博客叫做《LLM Powered Autonomous Agents》，其中就很好的介绍了Agent的设计框架，她提出了“Agent = LLM +规划+记忆+工具使用”的基础架构，其中大模型LLM扮演了Agent的“大脑”。Planning（规划）主要包括子目标分解、反思与改进。将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务。而反思和改进指可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，从而提高最终结果的质量。Memory（记忆）分为短期记忆和长期记忆。其中短期记忆是指的将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习；而长期记忆是提供了长期存储和召回信息的能力，它们通常通过利用外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。Tools（工具）
agent算是从年前到现在，比较火的一个概念了，也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。首先我们看这个很经典的一张图看起来还是蛮复杂的，然后市面上的很多描述agent的文章写的也比较复杂，说智能体是啥智能的最小单元，相较于copilot，是可以给他设定一个目标后主动完成任务的等等。当然这些说法都没错，但是我觉得还是有些不好理解的。所以我们依然先从原理着手去理解下，agent是个什么东西。首先这张图里，中间的“智能体”，其实就是llm，或者说大模型。四个箭头，分别是我们为llm增加的四个能力。工具、记忆、行动、规划。那么这个是怎么新增的呢？目前行业里主要用到的是一个叫langchain的框架，这个框架可以简单理解为，他把llm和llm之间，以及llm和工具之间，通过代码或prompt的形式，进行了串接。
以下是一些Agent构建平台：1.Coze：Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台，适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具，可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio：这个平台的主要功能包括外挂数据、定义流程、调用API和操作，以及将Copilot部署到各种渠道。3.文心智能体：这是百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。4.MindOS的Agent平台：允许用户定义Agent的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。5.斑头雁：这是一个2B基于企业知识库构建专属AI Agent的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景。它提供了多种成熟模板，功能强大且开箱即用。6.钉钉AI超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述，您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由AI大模型生成，请仔细甄别