编者按：当前大热的大语言模型和检索增强生成模型，虽然在语言理解和内容生成方面取得了突破性的进展，但仍然存在诸多限制。它们缺乏根据目标导引行为、持续学习和与环境交互的能力，难以应对复杂多变的现实场景需求

Aitrainee公众号：AI进修生🌟我们给人类新手明确的目标和具体的计划，而不是模糊的开放式指示，对Agent也应该这样做。最成功的Agent开发者可能也是工程师团队的管理者，因为给AI制定计

1、AGENT简介从大模型的角度来看，Agent其实就是基于大模型的语义理解和推理能力，让大模型拥有解决复杂问题时的任务规划能力，并调用外部工具来执行各种任务，利用向量数据库保留“记忆”的一个智能体。

PART01引言《我捏了1个某某Agent》似乎这成了大家证明自己正在紧跟时代潮流，没落伍的一个标签。Agent产品中模型规划能力是真正区别于传统应用的核心点，事实上如字节的Coze这种由人进行规划

实现目标开发一个人性化的具备专业知识的aiagent。开发一个有手有耳有性格的智能体，可以做专业的任务！项目分解自然语言交互（文本、语音）具备鲜明个性，而非千人一面具备知识学习能力具体实时感智能力A

当前，在各个大厂纷纷卷LLM的情况下，各自都借助自己的LLM推出了自己的AIAgent，比如字节的Coze，百度的千帆等，还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理？是否想过自己如何实现一套AIA