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2024.05.20-2024.05.26周记

学习Agent的一周

 
用AI来提供情绪价值(投资)。
用AI来提供提供基础的信息收集效率。
用AI来提供基础的分析价值。
 
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AI时代真正要学的,是如何把做自己,变成一门好生意。 智能的边界就是产品的边界 智能的边界就是产品的边界 智能的尺度
 
 

读书

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现存的企业也因职员会离开公司自行创业,或者被其他公司以高薪挖角,而不得不上调“会做事”的员工的薪水。
 
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Workflow是什么?我们再回看一下Dr. Know使用的这个Workflow。这个Workflow里每个组块都可以看成是一个函数,这里面混杂了三类函数:一类是传统函数,像FormatRetrievedResults和GetUserLanguage都可以归为这一类;第二类是调用第三方服务的函数,如SearchWebWithGoogle;第三类程序是基于LLM的函数,如GenerateQueryResponse 。
我们可以把前一类叫作原生函数(Native Function),第二类叫作远端函数(Remote Function),第三类叫作语义函数(Semantic Function)。原生函数和远端函数是传统程序的基本组块,语义函数则是在LLM诞生之后才有的。这里我们使用了“函数”这个概念对LLM-based的程序做了概括,但是我们应该都清楚语义函数与传统函数在形式和功能上都有根本差异:形式上,它是用自然语言编写的程序;功能上,它可以模拟人的高阶思维,而不仅仅是做一些流程性的操作。既然如此,那么由这三类函数组合而成的Workflow也完全不同于传统函数,我把它们称作超函数(Hyperfuction)。
 
原生函数、远端函数和语义函数可以有无限多样和无限复杂的组合方式。
 
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if art interprets our dreams,the computer executes them i the guise of programs!
https://search.lepton.run/search?rid=7l-HaY19UD7JXK9C5U9jS
 
大模型的缺陷 由于训练数据的时效性,导致大模型无法回答训练数据日期之后的知识由于大模型使用的是公开数据,针对企业私有数据的问题,无法进行回答由于上下文(Token)的限制,无法处理长文本
 
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如同传统的软件工程学, Agent工程也有一个迭代的范式:
  1. 梳理流程: 梳理工作流程SOP, 并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。
  1. 「任务」工具化: 自动化每一个「任务」, 形成一系列的小工具, 让机器能完成每一个单一任务。
  1. 建立规划: 串联工具, 基于agent框架让bot来规划「任务执行流程」。
  1. 迭代优化: 不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划, 造就能应对实际场景的Agent。
 
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让语言模型只做语言模型该做的事情,通过文字生成内容传递逻辑。 借助各样式的工具完成逻辑的执行。
 
 

Excel投资组合周记

 
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运动

本周运动四次,虽然每天“肝”的很晚,但是也要活力满满呀。
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2024.04.15-2024.04.21周记域名解析及应用绑定
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