1. 智能体的能力 生成式AI智能体是当前人工智能领域的重要发展方向，它通过整合模型、工具和编排层，具备了观察环境、自主决策并利用工具实现目标的能力，为解决复杂问题和实现多样化应用提供了新的途径。 2. 核心组件 ▪️模型（The Model）：作为核心决策者，是智能体运行中的语言模型（LM），可理解并执行基于指令的推理和逻辑框架，如ReAct、Chain - of - Thought或Tree - of - Thoughts。模型可通用、多模态或根据特定需求微调，选择时应考虑与目标应用适配且经过相关数据签名训练，但通常不使用智能体特定配置设置训练，可通过提供示例改进其对智能体任务的适应性。 ▪️工具（The Tools）：虽基础模型在文本和图像生成表现佳，但无法与外部交互，工具则弥补此不足，使智能体可与外部数据和服务交互，支持如检索增强生成（RAG）等专用系统，扩展其能力。工具形式多样且复杂程度不一，通常与常见Web API方法一致，如更新数据库信息或获取天气数据以影响旅行建议等。 ▪️编排层（The Orchestration Layer）：控制智能体获取信息、执行内部推理并依结果指导下一步行动或决策的循环过程，循环持续至达到目标或停止点。其复杂性因智能体及任务而异，涉及简单决策规则计算或复杂链式逻辑、机器学习算法及概率推理技术等。 3. 提升模型性能的方法 ▪️情境学习（In - context learning）：在推理时为广义模型提供提示、工具和少量示例，使其即时学习特定任务工具使用，如ReAct框架。 ▪️基于检索的情境学习（Retrieval - based in - context learning）：从外部存储器（如Vertex AI扩展的“示例存储”或基于数据存储的RAG架构）检索相关信息、工具和示例动态填充模型提示。 ▪️基于微调的学习（Fine - tuning based learning）：推理前用特定示例数据集训练模型，使其提前了解工具应用时机和方式。 内容较多，大家可以参考原文…