AI学习

我们从输入自然语言到机器能理解的这个过程中，需要经历以下几个步骤

1. 机器要理解自然语言的真实用途 2. 使用大型语言模型（LLM），核心是Transformer，可以理解为是一个成语接龙的工具，通过我们的输入，能逐步猜测我们最终想提问的是什么？其本身LLM是一个参数量特别大的函数，能根据我们的上下文以及当前输入去获取对应的结果，所以prompt的编写非常重要，直接与AI的检索相关联

2. AGENT模式则是多个函数系统的组合，在解决用户提问的过程中，可以使用各种工具，去自动化完成整个过程中的一系列操作流程。

AGent=大模型+工具使用+记忆+规划，AGent是人类的工具，而Tool是AGent的工具（完全是模拟了人的主动学习的能力）

LLM需要基于知识库进行训练，也就是一经训练，整体会有一个圈限制他。所以prompt就很重要，需要告诉LLM有哪些工具，需要让他了解他可以使用什么？但是你会发现LLM并不能调用工具，即他根本不会使用工具

常见的工具：

• 浏览器使用
• 图片识别、文字识别、语音识别

prompt中利用输入提示的相关信息来改善生成结果的能力，LLM会分析输入prompt中的信息，去提取关键特征，并在生成后续能力的时候利用已有掌握的能力（相关经验）去做调度。prompt如果过长，则会产生信息丢失。

长期记忆 记忆反思：记忆反思可以提升AI AGENT的认知能力，反思