手把手带你从0到1实现大模型agent

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模型大模型开发大模型实战从0到1Agentagent封装长短期记忆大模型调用自我反思与批评思维链计算器调用环境变量加载命令行交互prompt模板api调用
视频内容主要描述了一个智能Agent的结构和实现过程,涉及模块如工具封装、记忆模块、规划以及行动四个方面。此Agent能够处理用户多次输入,适用长短期记忆管理历史信息,并与大模型交互执行任务。关键在于Agent如何配置环境变量,如何整合各工具描述到prompt模板中,如何通过命令行与用户交互以及如何使用大模型提供正确响应。视频适合对智能Agent开发、自然语言处理、命令行工具和模型调用感兴趣的开发者和研究人员。
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acedar
电子科技大学硕士,精通NLP算法及大模型算法及应用,包括RAG及Agent等。现任职于腾讯高级研究员,具有7年以上的大型项目开发经验。研究领域涵盖人工智能,AIGC,NLP算法。申请专利近30项,曾多次参加腾格里沙漠植树及AI教学等公益活动,在2022年被评为优秀共产党员,荣获《2022年度深圳市产业发展与创新人才奖》。出过《手把手带你从0到1实现大模型agent》《手把手教你实现大模型RAG》《ChatGLM微调原理和源码分析》《chatglm原理介绍及源码剖析系列课程》《langchain源码剖析系列课程》等课程。
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