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短期记忆队列 self.mid_term [] # 中期记忆摘要 self.long_term_db VectorDatabase() # 长期记忆向量库 self.max_tokens max_short_term_tokens def add_interaction(self, user_input, agent_response): 添加新的交互到记忆系统 interaction {user: user_input, agent: agent_response} self.short_term.append(interaction) # 如果短期记忆超出阈值触发压缩 if self.count_tokens(self.short_term) self.max_tokens: self.compress_to_mid_term() def compress_to_mid_term(self): 将短期记忆压缩为中期记忆摘要 # 调用LLM对最早的一批对话进行摘要 summary self.llm.summarize(self.short_term[:5]) self.mid_term.append(summary) self.short_term self.short_term[5:] # 移除已摘要的部分 def retrieve_relevant_memory(self, query): 根据当前查询检索相关的长期记忆 relevant_memories self.long_term_db.similarity_search(query, top_k3) return relevant_memories3. 工具调用Agent连接现实世界的桥梁如果说LLM是Agent的大脑那么工具就是Agent的手。工具调用Function Calling是Agent能力的无限延伸它允许LLM将自然语言指令转化为对外部API或函数的结构化调用。无论是查询最新的天气、预订一张机票还是执行一段Python代码进行数据分析都离不开工具调用。Function Calling的工作原理Function Calling的核心流程可以概括为以下几个步骤工具注册开发者预先定义好一系列工具函数每个工具都有明确的名称、描述和参数定义。意图识别用户提出需求后LLM分析意图判断是否需要调用工具。参数生成如果需要调用工具LLM会根据用户输入生成符合工具参数规范的结构化数据。工具执行系统根据LLM返回的指令实际调用对应的工具函数。结果整合将工具执行的结果返回给LLM由LLM将其转化为自然语言响应给用户。下面是一个简单的Python代码示例展示了如何为模型定义一个获取天气的工具from openai import OpenAIimport json# 初始化OpenAI客户端client OpenAI(api_keyyour-api-key)# 定义工具函数tools [ { type: function, function: { name: get_current_weather, description: 获取指定城市的当前天气信息, parameters: { type: object, properties: { location: { type: string, description: 城市名称例如北京、上海, }, unit: { type: string, enum: [celsius, fahrenheit], description: 温度单位celsius表示摄氏度fahrenheit表示华氏度 }, }, required: [location], }, }, }]# 用户输入messages [ {role: user, content: 北京今天天气怎么样}]# 第一次调用让模型决定是否需要调用工具response client.chat.completions.create( modelgpt-4, messagesmessages, toolstools, tool_choiceauto # 让模型自动决定是否调用工具)# 检查模型是否要调用工具if response.choices[0].message.tool_calls: tool_call response.choices[0].message.tool_calls[0] function_name tool_call.function.name function_args json.loads(tool_call.function.arguments) # 实际执行工具这里简化为模拟返回 if function_name get_current_weather: weather_data { location: function_args[location], temperature: 22, unit: function_args.get(unit, celsius), condition: 晴朗 } # 将工具执行结果返回给模型 messages.append(response.choices[0].message) messages.append({ role: tool, tool_call_id: tool_call.id, content: json.dumps(weather_data) }) # 第二次调用让模型基于工具结果生成最终回复 final_response client.chat.completions.create( modelgpt-4, messagesmessages ) print(final_response.choices[0].message.content) # 输出示例北京今天天气晴朗气温22摄氏度。工具设计的最佳实践作为产品经理在设计Agent的工具体系时需要重点关注以下几个方面工具的原子性每个工具的功能应该尽量单一、明确避免一个工具承担过多职责。例如获取天气和预测未来天气应该是两个独立的工具。清晰的描述工具的名称和参数描述必须清晰、无歧义以便LLM能正确理解和使用。描述应该包含足够的上下文信息和使用示例。完备的异常处理需要为工具调用失败如网络错误、API返回异常、参数不合法等设计兜底逻辑确保Agent不会因为单个工具失败而整体崩溃。权限与安全对于涉及敏感操作的工具如支付、删除数据等必须设计严格的权限校验和用户确认机制。4. MCP协议工具管理的新标准在Agent开发的演进过程中工具管理一直是一个痛点。不同的应用系统有各自的工具定义方式导致工具难以复用和共享。MCPModel Context Protocol协议的出现为这个问题提供了一个标准化的解决方案。MCP协议由Anthropic提出旨在为AI应用提供一个统一的工具和资源访问接口。它定义了清晰的客户端-服务器架构让工具的开发和集成变得更加规范和高效。MCP的核心组件MCP主机Host发起请求的应用程序如AI编程助手、IDE插件MCP客户端Client与服务器保持1:1连接的通信模块MCP服务器Server运行于本地或远程的轻量级程序负责访问数据或执行工具资源层包括本地文件、数据库和远程服务如云平台APIMCP的优势与挑战维度优势挑战标准化统一接口降低开发复杂度工具可跨应用复用需要学习新的协议规范扩展性可随时增减工具无需修改主应用代码多了一层服务交互增加了系统复杂度生态快速接入社区开发的优质工具需要仔细评估第三方工具的安全性和稳定性性能工具独立部署便于横向扩展缺乏连接池高并发场景下可能存在性能瓶颈在实际项目中我们发现MCP协议在快速原型开发和工具生态建设方面确实有其价值但也不是银弹。如果你的Agent应用不需要频繁接入外部工具或者团队有能力自建一套工具管理体系那么直接使用Function Calling可能是更轻量的选择。unsetunset三、上下文工程Agent效果的隐形杠杆unsetunset如果说架构设计决定了Agent的能力上限那么上下文工程Context Engineering就决定了Agent的实际表现。上下文工程不仅仅是写几个Prompt那么简单它涉及到如何高效地组织信息、管理记忆、约束行为以及如何让Agent在有限的上下文窗口内发挥最大效能。以下是一些在实战中总结出的上下文工程核心要点1. 围绕KV-Cache优化设计大模型在推理时会使用KV-Cache来缓存已计算的键值对以加速后续token的生成。如果我们能让上下文的前半部分保持稳定就能最大化地利用缓存显著降低延迟和成本。优化策略稳定提示前缀避免在系统提示词中加入动态内容如秒级时间戳保持前缀的稳定性。追加式上下文禁止修改历史动作和观察记录确保序列化的确定性。显式缓存断点对于支持缓存控制的模型如Claude可以手动标记缓存断点位置。2. 动态约束行为选择当Agent拥有几十个甚至上百个工具时如果每次都把所有工具信息塞进上下文不仅浪费tokens还会让模型选择困难。更好的做法是根据当前任务状态动态地约束Agent的行为选择范围。实现方法Logits掩码通过屏蔽非法动作的token如在浏览器未打开时屏蔽所有browser_*前缀的工具从根本上约束模型的选择。状态机管理根据上下文预填充响应模式Auto/Required/Specified不修改工具定义本身。3. 文件系统作为扩展上下文即使是128K的上下文窗口在处理大规模数据或长文档时仍然不够用。一个创新的思路是**将文件系统作为Agent的外部记忆**。设计理念外化存储将大段的文本、数据、代码等内容保存到文件中在上下文中只保留文件路径的引用。可逆压缩内容可以随时通过读取文件还原避免信息丢失。按需加载只在需要时读取文件内容避免上下文污染。4. 注意力操控复述目标大模型的注意力机制对上下文末尾的信息更加敏感。利用这一特性我们可以通过复述目标的方式来强化Agent对长期目标的记忆。**实践案例**一些先进的Agent系统如Manus会创建一个todo.md文件并在任务执行过程中动态更新勾选已完成的项目。这种做法本质上是将长期目标背诵到上下文末尾强化模型的近期注意力。5. 保留错误以促进学习很多开发者在Agent出错时会选择掩盖错误如自动重试、重置状态但这实际上剥夺了Agent的学习机会。一个更好的做法是保留错误动作及环境反馈让Agent能够从失败中学习。关键实践失败即证据将错误信息作为新的观察结果纳入上下文。智能体标志错误恢复能力是真实智能行为的核心指标。unsetunset四、落地为王从腾讯Dola看Agent的商业价值unsetunset理论讲了这么多Agent在真实世界中的应用效果如何让我们通过一个具体的案例来感受Agent的商业价值。案例腾讯Dola——全自动的AI数据分析师腾讯PCG大数据平台部推出的新一代数据分析AI助手Dola是一个基于Agentic AI能力开发的典型案例。Dola的设计目标是成为一个全自动的AI数据分析师让产品经理、运营同学无需编写一行代码就能完成复杂的数据分析任务。Dola的核心能力自主规划分析路径当用户提出一个分析需求如分析一下上个季度A产品的用户流失原因Dola会自动将这个复杂任务拆解为多个步骤理解业务背景和分析目标确定需要的数据表和字段设计分析框架如漏斗分析、队列分析规划数据提取、清洗、处理、可视化的流程自动编写和执行代码Dola能够自行编写SQL从数据库中取数调用Python库如Pandas、Matplotlib进行数据处理和可视化。整个过程完全自动化用户只需等待结果。# Dola自动生成的数据分析代码示例import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 从数据库查询结果加载数据df pd.read_sql( SELECT user_id, product_category, last_active_date, churn_flag FROM user_behavior WHERE quarter Q3_2024, connection)# 计算各产品类别的流失率churn_rate df.groupby(product_category)[churn_flag].mean()# 可视化plt.figure(figsize(10, 6))churn_rate.plot(kindbar, colorsteelblue)plt.title(各产品类别用户流失率对比)plt.xlabel(产品类别)plt.ylabel(流失率)plt.savefig(churn_rate_analysis.png)智能纠错与迭代如果SQL执行出错如字段名错误、表不存在等Dola会根据错误信息自行修正并重试而不是简单地把错误抛给用户。这种自我修复能力大大提升了用户体验。生成完整分析报告最终Dola会将所有分析结果汇总生成一份结构清晰、图文并茂的分析报告包括执行摘要核心发现和建议数据概览样本量、时间范围等基本信息详细分析各维度的深入分析和可视化图表结论与建议基于数据的业务洞察商业价值分析Dola的成功实践证明Agent不仅能极大地提升专业人员的工作效率更有潜力将复杂的数据分析能力平民化。过去需要数据分析师花费数小时甚至数天完成的工作现在通过自然语言对话就能在几分钟内完成。这种效率提升带来的商业价值是显而易见的降低人力成本减少对专业数据分析师的依赖加快决策速度从周级分析周期缩短到分钟级民主化数据能力让每一个业务同学都能从数据中获取洞察提升分析质量AI不会因为疲劳或情绪而降低工作质量unsetunset五、给AI产品经理的几点思考unsetunsetAgent的浪潮已至对于我们AI产品经理而言这既是机遇也是挑战。在设计Agent产品时我们或许需要从以下几个方面进行更深入的思考1. 从对话到任务的思维转变传统的聊天机器人产品核心价值在于对话体验——如何让它说得更自然、更有趣、更像人。但Agent产品的核心价值在于完成任务——如何让它做得更好、更快、更可靠。这要求我们的设计焦点从对话流畅度转向任务完成率从回复质量转向执行效果。在产品设计中我们需要更多地关注任务的可分解性和可验证性工具的完备性和可靠性错误处理和异常恢复机制任务执行的可观测性和可控性2. 上下文工程是重中之重如果说大模型是Agent的发动机那么上下文工程就是燃油。再强大的模型如果喂给它的上下文信息混乱、冗余、不相关也无法发挥出应有的能力。上下文工程不仅仅是写Prompt还涉及到如何高效地管理记忆短期、中期、长期如何动态地组织工具信息如何保留错误日志以供学习如何利用文件系统扩展上下文容量如何通过注意力操控强化关键信息这些细节决定了Agent的智商和情商值得我们投入大量精力去打磨。3. 建立信任是关键用户需要多大的勇气才会放心让一个AI去操作自己的数据库、执行支付操作、或者代表自己发送邮件信任是Agent产品成功的基石而建立信任需要从产品设计的每一个细节入手清晰的权限管理明确告知用户Agent能做什么、不能做什么关键操作的人工确认对于高风险操作如删除数据、支付必须有人工确认环节可追溯的执行日志让用户能够随时查看Agent做了什么、为什么这么做透明的决策过程尽可能让Agent的推理过程可解释、可理解可撤销的操作机制为用户提供后悔药允许撤销或回滚4. 多Agent协作的想象空间当多个拥有不同专业技能的Agent如数据分析Agent、“报告撰写Agent”、“市场洞察Agent”、“代码审查Agent”协同工作时它们能完成的将是远超单个Agent的复杂任务。多Agent协作为我们设计企业级解决方案打开了全新的想象空间专业化分工每个Agent专注于自己擅长的领域提升整体效率并行处理多个Agent可以同时工作大幅缩短任务完成时间知识共享Agent之间可以共享知识和经验形成集体智慧容错能力单个Agent的失败不会导致整个系统崩溃5. 持续迭代与用户反馈Agent产品的开发不是一次性的而是一个持续迭代的过程。在初期Agent可能会犯很多错误这是正常的。关键是要建立一个快速的反馈-迭代循环收集真实用户反馈了解Agent在哪些场景下表现好哪些场景下表现差分析失败案例深入研究Agent为什么会失败是规划问题、工具问题还是上下文问题快速迭代优化基于反馈快速调整Prompt、工具定义、记忆策略等建立评估体系设计合理的指标来衡量Agent的表现如任务完成率、用户满意度、执行效率等unsetunset结语unsetunsetAgent的时代已经拉开序幕。从Workflow到Agentic AI从被动响应到主动执行我们正在见证人工智能从内容智能向行为智能的跨越。对于AI产品经理来说现在正是投身其中理解其核心原理并用它来创造真正解决用户问题的产品的最佳时机。Agent不是未来Agent就是现在。让我们一起拥抱这个充满可能性的新时代用Agent的力量去创造更多的价值大模型未来如何发展普通人如何抓住AI大模型的风口※领取方式在文末为什么要学习大模型——时代浪潮已至随着AI技术飞速发展大模型的应用已从理论走向大规模落地渗透到社会经济的方方面面。技术能力上其强大的数据处理与模式识别能力正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。行业应用上开源人工智能大模型已走出实验室广泛落地于医疗、金融、制造等众多行业。尤其在金融、企业服务、制造和法律领域应用占比已超过30%正在创造实实在在的价值。未来大模型行业竞争格局以及市场规模分析预测:同时AI大模型技术的爆发直接催生了产业链上一批高薪新职业相关岗位需求井喷AI浪潮已至对技术人而言学习大模型不再是选择而是避免被淘汰的必然。这关乎你的未来刻不容缓那么我们如何学习AI大模型呢在一线互联网企业工作十余年里我指导过不少同行后辈经常会收到一些问题我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题也不是三言两语啊就能讲明白的。所以呢这份精心整理的AI大模型学习资料我整理好了免费分享只希望它能用在正道上帮助真正想提升自己的朋友。让我们一起用技术做点酷事ps:微信扫描即可获取加上后我将逐一发送资料与志同道合者共勉真诚无偿分享适学人群我们的课程体系专为以下三类人群精心设计AI领域起航的应届毕业生提供系统化的学习路径与丰富的实战项目助你从零开始牢牢掌握大模型核心技术为职业生涯奠定坚实基础。跨界转型的零基础人群聚焦于AI应用场景通过低代码工具让你轻松实现“AI行业”的融合创新无需深奥的编程基础也能拥抱AI时代。寻求突破瓶颈的传统开发者如Java/前端等将带你深入Transformer架构与LangChain框架助你成功转型为备受市场青睐的AI全栈工程师实现职业价值的跃升。※大模型全套学习资料展示通过与MoPaaS魔泊云的强强联合我们的课程实现了质的飞跃。我们持续优化课程架构并新增了多项贴合产业需求的前沿技术实践确保你能获得更系统、更实战、更落地的大模型工程化能力从容应对真实业务挑战。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。01 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