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使用经典机器学习增强人工智能代理

2026年7月17日 15:00 33 Comments

关于构建现有基础的价值这篇文章《使用经典 ML 增强人工智能代理》首先出现在《走向数据科学》上。

来源:走向数据科学

我这些天在工作中，我觉得当我说“构建 CatBoost 分类器”或“安装隔离森林”时，他们有时会感到惊讶。但这实际上是我花费大量时间做的事情。我公司的产品是一个复杂的代理人工智能平台，但我在日常工作中并没有做太多即时工程。

如果你在一两年前问我，我会非常担心机器学习领域经典机器学习工作的未来，因为我们已经深入了解使用法学硕士来处理事物的范式，无论他们做得好与不好。然而，事实证明，代理人工智能对经典机器学习的需求比我们想象的要多得多。

如果读者不熟悉，请快速回顾一下：

人工智能代理意味着将法学硕士和其他软件工具结合在一起，以最少或无需人工干预的方式创建工作流程，编排任意数量的模型或工具。

LLM 通常是人类用户和所有其他软件工具之间的接口，包括将人类提示翻译为计算机语言等任务。LLM 还解释工具输出并选择在适当的时候调用哪些工具。

这比 LLM 本身具有更多的功能，因为正如我在这里多次讨论的那样，LLM 只是一个标记生成模型，根据上下文预测段落中的下一个单词或短语。

除了自主代理之外，还需要将 LLM 界面与其他工具相结合才能完成我们通俗地认为 LLM 聊天机器人所做的大量事情。 ChatGPT、Gemini 和 Claude 就做这种事情，将 LLM 界面与数据检索、网络搜索、数学计算器等链接在一起。

正如您所看到的，整个代理人工智能生态系统的一个关键方面是工具 ——您的代理需要访问工具才能有效地完成核心法学硕士功能之外的任务。

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