AI代理的5個進化級別。 在過去的幾年裡，我們從簡單的LLM發展到了擁有推理、記憶和工具使用的完全成熟的代理系統。 以下是逐步的分解。 1) 小上下文窗口的LLM - 輸入：文本 → LLM → 輸出：文本 - 早期基於變換器的聊天機器人。 - 只能處理小塊輸入（短對話）。 - 當ChatGPT推出時，它的上下文窗口僅為4k個標記。 2) 大上下文窗口的LLM - 輸入：大文本/文檔 → LLM → 輸出：文本 - 像Claude/ChatGPT這樣的模型升級以處理數千個標記。 - 允許解析更大的文檔和更長的對話。 3) LLM + 工具使用（RAG時代） - 輸入：文本 → LLM + 檢索/工具 → 輸出：文本 - 檢索增強生成提供了對新鮮和外部數據的訪問。 - 像搜索API、計算器和數據庫這樣的工具增強了LLM的輸出。 4) 多模態LLM + 工具使用 + 記憶 - 輸入：文本 + 圖像 + 其他模態 → LLM + 工具 + 記憶 → 輸出：多模態 - 代理可以處理多種數據類型（文本、圖像、音頻）。 - 記憶引入了跨交互的持久性。 5) 具有推理和記憶的代理 - 輸入：多模態 → LLM → 決策 → 輸出：多模態 - 配備： → 短期、長期和情節記憶 → 工具調用（搜索、API、操作） → 推理和基於ReAct的決策 - 本質上，這就是我們今天所處的AI代理時代。 👉 輪到你了：你認為接下來的級別會是什麼樣子？