开发者新闻 | LLM 代理简介

想象一下，大型语言模型 (LLM) 应用程序，它旨在帮助金融分析师回答有关公司业绩的问题。通过精心设计的检索增强一代 (RAG) 流程，分析师可以回答诸如 “X corporation 在 2022 财年的总收入是多少？” 这样的问题，而经验丰富的分析师可以轻松地从财务报表中提取这些信息。

现在考虑以下问题：“ 23财年第二季度财报电话会议的三个要点是什么？ 关注公司正在构建的技术护城河。”这是财务分析师希望在报告中回答的问题类型，但需要投入时间来回答。

我们如何开发解决方案来回答上述问题？显而易见，这些信息需要的不仅仅是通过收益调用进行简单查找。这种查询需要规划、量身定制的焦点、内存、使用不同的工具，并将复杂的问题分解为更简单的子部分，这些概念组合在一起，本质上就是我们所说的 LLM 智能体。

在本文中，我将介绍由 LLM 支持的代理，并讨论代理的概念以及它在企业应用中的一些用例。欲了解更多信息，请参阅构建您的首个 LLM 智能体应用。在那篇博文中，我将介绍生态系统演练，探讨构建AI智能体的可用框架，并为任何使用问答 (Q&A) 智能体的人提供入门指南。

全文链接：

https://developer.nvidia.com/blog/introduction-to-llm-agents/

在构建大型语言模型 (LLM) 智能体应用时，您需要四个关键组件： 智能体核心 、 内存模块 、 智能体工具 和 规划模块 。无论您是设计问答智能体、多模态智能体还是智能体群，您都可以考虑许多实现框架—从开源到生产就绪。有关更多信息，请参阅 LLM 代理简介。

对于首次尝试开发 LLM 代理的用户，本文提供了以下内容：

开发者生态系统概述，包括可用框架和推荐的读数，以加快 LLM 代理的速度

用于构建首个由 LLM 提供支持的代理的初学者教程

面向代理的开发者生态系统概述

你们大多数人可能已经阅读过有关 LangChain 或 LLaMa-Index 代理的文章。以下是目前可用的一些实现框架：

• LangChain 代理模块

• LLaMaIndex 代理

• HayStack 代理

• AutoGen

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