ai工具学习路径

结合我们“一人公司”的愿景,我们需要大量的智能体(数字员工)替我们打工.而未来的AI数字员工,会以大语言模型为大脑,串联所有已有的工具和新造的AI工具.@罗文:数字员工(agent)=学历(大模型)+察言观色(观察)+逻辑思维(推理)+执行(SOP)创造者的学习也依照这个方向,用大模型和Agent模式把工具串起来,着重关注在创造能落地AI的agent应用.大模型的开发研究和演进,就交给学术界和大厂吧.😄[heading2]Agent工程(基础版)[content]如同传统的软件工程学,Agent工程也有一个迭代的范式:1.梳理流程:梳理工作流程SOP,并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」.2.「任务」工具化:自动化每一个「任务」,形成一系列的小工具,让机器能完成每一个单一任务.3.建立规划:串联工具,基于agent框架让bot来规划「任务执行流程」.4.迭代优化:不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划,造就能应对实际场景的Agent.[heading2]数字员工“进化论”[content]itao:《从copilot到Agent,从实习到转正,从副驾到主驾》--到底是固化流程,还是让AI自主思考,需要在对AI能力基础上作出妥协和平衡.

我总结了以下中学生学习AI的建议：1.从编程语言入手学习可以从Python、JavaScript等编程语言开始学习，这些是AI和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的AI学习打下基础。2.尝试使用AI工具和平台可以使用ChatGPT、Midjourney等AI生成工具，体验AI的应用场景。探索一些面向中学生的AI教育平台，如百度的"文心智能体平台"、Coze智能体平台等。3.学习AI基础知识了解AI的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习AI在教育、医疗、金融等领域的应用案例。4.参与AI相关的实践项目可以参加学校或社区组织的AI编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用AI技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。5.关注AI发展的前沿动态关注AI领域的权威媒体和学者，了解AI技术的最新进展。思考AI技术对未来社会的影响，培养对AI的思考和判断能力。总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习AI知识和技能，为未来的AI发展做好准备。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

理解工具：AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解，Agent使用工具的过程将变得不可信，也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力，AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时，单一工具往往是不够的。因此，AI Agent应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务，然后有效地组织和协调这些子任务，这有赖于LLM的推理和规划能力，当然也包括对工具的理解。使用工具：AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习（清华有一篇从训练数据中学习的文章）。这包括模仿人类专家的行为，以及了解其行为的后果，并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。具身智能在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，它强调将智能系统与物理世界的紧密结合。具身Agent的设计灵感源自人类智能的发展，认为智能不仅仅是对预设数据的处理，更多地来自于与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比，LLM-based Agent不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动。这些Agent利用其内部丰富的知识库，进行决策并产生具体行动，以此改变环境，这一系列的行为被称为“具身行动”。