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AI 代理：生成式 AI 中工具调用和推理的交集
解析人工智能中的问题解决和工具驱动的决策作者和 GPT-4o 的图片描绘了处于推理和工具调用交汇处的人工智能代理简介：代理人工智能的兴起如今，新的库和低代码平台使构建人工智能代理（也称为数字工作者）变得比以往任何时候都更容易。工具调用是驱动生成式人工智能模型“代理”性质的主要能力之一，它通过将其能力扩展到对话任务之外。通过执行工具（函数），代理可以代表您采取行动，解决需要稳健决策并与各种外部数据源交互的复杂、多步骤问题。本文重点介绍如何通过工具调用来表达推理，探讨工具使用的一些挑战，介绍评估工具调用能力的常用方法，并提供不同模型和代理如何与工具交互的示例。解决问题的推理表达成功的代理的核心是两种关键的推理表达：通过评估和规划进行推理以及通过使用工具进行推理。通过评估和规划进行推理与代理通过迭代规划、评估进度和调整方法直至完成任务来有效分解问题的能力有关。诸如思维链 (CoT)、ReAct 和 Prompt Decomposition 等技术都是旨在通过分解任务来提高模型战略推理能力的模式
来源:走向数据科学AI代理：生成AI
在AI
简介：代理AI
今天，新的库和低编码平台使构建AI代理比以往任何时候都更容易，也称为数字工人。工具调用是通过将其能力扩展到会话任务之外的能力来推动生成AI模型的“代理”性质的主要能力之一。通过执行工具（功能），代理可以代表您采取行动，并解决需要强大决策并与各种外部数据源进行互动的复杂的多步骤问题。
本文重点介绍了如何通过工具调用来表达推理，探讨了工具使用的一些挑战，涵盖了评估工具称呼能力的常见方法，并提供了不同模型和代理如何与工具相互作用的示例。
解决问题的推理的表达
成功的代理的核心是推理的两个关键表达：通过使用工具使用的评估，计划和推理推理。
通过评估和计划推理 通过工具使用推理