文章目录
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- 1. 总体技术方案
- 2. 生成式大模型(LLM)：Data Agent的大脑
- 3. 意图识别：准确理解用户意图
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- 3.1 基于BERT的微调方法
- 3.2 基于大语言模型(LLM)的零样本/少样本方法
- 4. 多任务规划：提升架构的灵活性
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- 4.1 任务分解与规划
- 4.2 多智能体协作规划
- 4.3 基于强化学习的规划方法
- 5. 提示词工程：减少大模型幻觉的关键
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- 5.1 基础原则：明确性与上下文
- 5.2 思维链(Chain-of-Thought, CoT)提示
- 5.3 自我反思与验证
- 6. RAG(检索增强生成)：成为Data Agent打开企业私域知识的钥匙
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- 6.1 RAG的核心原理
- 6.2 私域知识库的构建
- 6.3 RAG系统的实现流程与代码示例
- 7. MCP(大模型上下文协议)：有效扩展大模型的能力边界
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- 7.1 MCP协议的价值与目标
- 7.2 MCP的架构与工作模式
- 7.3 使用MCP集成外部工具的代码示例
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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下《AI任务相关解决方案13-AI智能体架构方案(意图识别+多任务规划+MCP+RAG)与关键技术深度解析研究报告,以及实现代码》。
随着生成式人工智能，特别是大语言模型（LLM）的飞速发展，AI智能体（AI Agent）已成为实现通用人工智能（AGI）路径上的一个关键里程碑。AI智能体被设计为能够自主感知环境、进行决策规划并执行任务的智能实体，其应用潜力正在从学术研究迅速扩展到企业级应用。本报告旨在系统性地梳理AI智能体的总体技术方案，并深入剖析其背后的几项核心关键技术，为相关领域的研究与开发者提供一份详实、深入的参考。
1. 总体技术方案
AI智能体的总体技术方案旨在构建一个能够模拟人类认知与行动能力的完整系统。其核心思想是围绕一个决策中心（通常为大语言模型），构建一系列支撑模块，使其能够与外部世界进行有效交互并完成复杂目标。一个典型的AI智能体架构通常包含感知（Perception）、规划（Planning）、行动（Action）和记忆（Memory）四大核心模块 。感知模块负责接收来自不同数据源（如文本、图像、API响应）的输入，并将其转化为模型可理解的格式 。规划模块是智能体的“大脑”，它基于当前状态和目标，分解任务、制定执行策略 。行动模块则负责将规划好的策略转化为具体的动作，例如调用工具、生成代码或回复自然语言 。记忆模块则赋予智能体
