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🤖 什么是Agent？ 它不是被动执行指令的程序，而是能通过传感器感知环境，自主决策，并通过执行器行动以达成目标的实体。核心就在于**“自主性”**——它拥有“感知-思考-行动-观察”的闭环能力！
🛠️ 精准定义：PEAS模型 分析任何Agent任务环境都逃不过这四要素： 1️⃣ P (Performance)：性能度量，目标达成的评价。 2️⃣ E (Environment)：所处的外部环境。 3️⃣ A (Actuators)：执行器，用来采取行动。 4️⃣ S (Sensors)：传感器，用来感知信息。
📈 智能体的进化史： 从简单的反射型（被动响应）到目标型（主动预见），再到追求满意度的效用型。而学习型智能体则通过强化学习不断修正策略，像人类一样在错误中成长。
✨ LLM Agent：跨时代的跃迁 与传统Agent不同，由大语言模型驱动的智能体拥有海量数据预训练出的“隐式世界模型”。它能应对更动态、序贯的复杂任务，展现出惊人的涌现能力！
💡 内容参考自：Datawhale
🛠️ 精准定义：PEAS模型 分析任何Agent任务环境都逃不过这四要素： 1️⃣ P (Performance)：性能度量，目标达成的评价。 2️⃣ E (Environment)：所处的外部环境。 3️⃣ A (Actuators)：执行器，用来采取行动。 4️⃣ S (Sensors)：传感器，用来感知信息。
📈 智能体的进化史： 从简单的反射型（被动响应）到目标型（主动预见），再到追求满意度的效用型。而学习型智能体则通过强化学习不断修正策略，像人类一样在错误中成长。
✨ LLM Agent：跨时代的跃迁 与传统Agent不同，由大语言模型驱动的智能体拥有海量数据预训练出的“隐式世界模型”。它能应对更动态、序贯的复杂任务，展现出惊人的涌现能力！
💡 内容参考自：Datawhale
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