hello-agents/ #123
-
hello-agents/Description |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
Replies: 26 comments 16 replies
-
|
Hello, thank you for learning HelloAgents. The discussion forum is specifically for discussing the exercises after class. If you have any insights, please feel free to share them here! |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
习题1: 理由: 总结:该超级计算机更接近于一种资源或平台,而非智能体。它缺乏智能体的核心特征,如感知-决策-行动循环。 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
提示工程(Prompt Engineering),指令模版中,缺少了Observation,但是后续的代码出现了,加上可能效果会更好;但是也不排除现在大模型已经在前置内部提示中,内置Observation的可能? |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
思维链(Chain-of-Thought)推理:通过引导模型在回答复杂问题前,先输出一步步的推理过程,可以显著提升其在逻辑、算术和常识推理任务上的准确性。 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
代码示例的提示词工程里,Action的这个例子感觉会让有的模型产生我一定要调用一个tool的幻觉,导致陷入无限循环。是不是在Action里加上如何finish更好,逻辑链更连贯。 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
分析电商公司采用什么流程,涵盖业务 技术和风险维度。 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
干货满满,追求极致正确的情况下,甚至可以高层Plan-and-Solve + 底层ReAct,最后设定特定条件下触发Reflection反思,通过用大量的算力换取准确性能提升? |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
Case A:符合冯・诺依曼结构的超级计算机(非智能体) Case B:特斯拉自动驾驶系统(是智能体)混合式智能体 Case C:AlphaGo(是智能体) Case D:ChatGPT 扮演的智能客服(是智能体) |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
Case A:冯·诺依曼架构超级计算机判断:不属于智能体 理由:
Case B:特斯拉自动驾驶系统判断:属于智能体 ✓ 类型分析: 从自主性维度
从环境交互维度
从应用场景维度
核心特征:
Case C:AlphaGo判断:属于智能体 ✓ 类型分析: 从认知能力维度
从决策机制维度
从学习能力维度
从应用场景维度
核心特征:
Case D:ChatGPT智能客服判断:属于智能体 ✓ 类型分析: 从架构维度
从能力维度
从交互维度
从功能集成维度
核心特征:
对比总结表
关键区分点: 智能体的本质是"感知-决策-行动"的自主循环,而非单纯的计算能力。 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
1、caseA不是 caseB是反应性智能体 caseC是规划智能体 caseD是混合式智能体 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
1: |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
第三章问题上下文示例 (In-context Example) 与少样本提示有什么联系和区别? 习题1.1. P(agent works)=P(agent)P(works|agent)=(2/6)(1/2)=1/6 2.1. 自注意力机制思想:建模在序列中的上下文关系,计算权重
5.1. RAG。工作原理:基于相关文档切块、索引、存储并构建出一个知识库,根据问题和知识库中的相似度计算,得到输出结果。适用场景:进一步增强大模型知识的时效性,扩充到最新的知识,用于对私有知识的处理 6.1. gpt-5。gpt-5的幻觉低,能避免输出非论文中的内容和虚假信息,但是输出不是太清晰。 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
我认为这个问题非常棒!不仅是学术研究,垂类的生产环境也很需要agent的稳定和准确。我想到最简单的办法就是在prompt中限制,以及可以在RAG的过程中加入准确性、忠诚度检查与反馈,甚至对rag做强化学习?不知道大家有什么不同的想法嘛 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
作者你好,我在最近这个的学习中,最开始是准备按照作者的线路一点点复现的,但是发现代码量有点宏大,在Tool工具的实现过程中也有很多的细节,以及许多作者较为精妙或者是工程化可进行后续拓展以及规范化的设计方式,导致在复现代码学习上十分缓慢,作者认为这样的方式有必要吗。或者对于作者的agent的项目学习,您更推荐用什么方式呢 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
电商退款方案 C:分层式人机协同决策
|
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
某电商公司正在考虑两种方案来处理售后退款申请: 方案 A(Workflow):设计一套固定流程,例如: A.1 对于一般商品且在 7 天之内,金额 < 100RMB 自动通过;100-500RMB 由客服审核;>500RMB 需主管审批;而特殊商品(如定制品)一律拒绝退款 A.2 对于超过 7 天的商品,无论金额,只能由客服审核或主管审批; 方案 B(Agent):搭建一个智能体系统,让它理解退款政策、分析用户历史行为、评估商品状况,并自主决策是否批准退款 请分析: 这两种方案各自的优缺点是什么? A方案的优势就是流程可控,比较好预测,稳定性会比较高。B方案的优势是可以分析更多的背景信息数据进行更人性化的判断 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
请问,使用open ai的 api是不是调不通呀 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
https://www.perplexity.ai/search/ben-zhang-jie-shao-liao-san-ch-hKWo6fq9QBuZwBYSip6zdA ai解题 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
https://www.perplexity.ai/search/ben-zhang-jie-shao-liao-san-ch-hKWo6fq9QBuZwBYSip6zdA |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
INFO:hello_agents.memory.storage.qdrant_store:✅ 成功连接到Qdrant云服务: 这一章开头的demo代码我这里为什么会有两次连接Qdrant |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
第五章coze 的链接:https://code.coze.cn/ 问题coze 每日 AI 简报助手中下面三处不知道怎么做?教程中信息较少,coze网页没有摸索出来😓 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
第5章的实战教程不清晰,一步一步操作根本做不出来,尤其是n8n那部分,前后逻辑不清晰,这种实操建议还是录一个视频会好一点。 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
https://www.perplexity.ai/search/jie-da-xi-ti-fudI.6WJQAqK4gpOtPsjNw#1 |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
|
在chapter8,配置Qdrant时,我通过脚本验证了云端 URL 和 API KEY是有效的。但在使用 MemoryTool 时,框架日志显示其初始化 EpisodicMemory 成功连上云端,但在初始化 SemanticMemory 时却跳回了 localhost,改了一下源码,两个都连上云端了,现在还在攻克neo4j中... |
Beta Was this translation helpful? Give feedback.
-
第一章以下四个
|
Beta Was this translation helpful? Give feedback.


Hello, thank you for learning HelloAgents. The discussion forum is specifically for discussing the exercises after class. If you have any insights, please feel free to share them here!