Agent 一文读懂

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在技术架构上，Agent从面向过程的架构转变为面向目标的架构

大模型Agent由规划、记忆、工具与行动四大关键部分组成，分别负责任务拆解与策略评估、信息存储与回忆、等部分构成。

规划（Planning）：

定义：规划是Agent的思维模型，负责拆解复杂任务为可执行的子任务，并评估执行策略。
实现方式：通过大模型提示工程（如ReAct、CoT推理模式）实现，使Agent能够精准拆解任务，分步解决。


记忆（Memory）：

定义：记忆即信息存储与回忆，包括短期记忆和长期记忆。
实现方式：短期记忆用于存储会话上下文，支持多轮对话；长期记忆则存储用户特征、业务数据等，通常通过向量数据库等技术实现快速存取。


工具（Tools）：

定义
：工具是Agent感知环境、执行决策的辅助手段，如API调用、插件扩展等。
实现方式：通过接入外部工具（如API、插件）扩展Agent的能力，如ChatPDF解析文档、Midjourney文生图等。

什么是LLM Agent + RAG？
RAG技术为LLM Agent提供了额外的知识来源。传统的LLM虽然能够从大规模文本数据中学习到丰富的语言知识和模式，但它们在处理特定领域或需要专业知识的问题时可能表现不足。

通过引入RAG，LLM Agent能够在需要时查询外部知识库，如专业数据库、学术论文、行业报告等，从而增强其知识广度和深度。




一、如何实现财报分析Agent？
通过集成大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）技术、自动化数据处理与分析工具，以及定制化的任务规划与执行流程，构建一个能够自动收集财报数据、进行深度分析并生成报告的智能代理系统。





需求分析：

明确财报分析Agent的目标和功能需求，包括支持的财报类型、分析维度、报告格式等。
确定用户群体及其需求，例如财务人员、管理层、投资者等


架构设计：

设计Agent的整体架构，包括Prompt设计模块、数据获取模块、RAG检索模块、LLM应用模块、报告生成模块等。
确定各模块之间的接口和交互方式，确保数据流和控制流的顺畅。


Prompt设计模块：

设计合理的Prompt模板，以引导LLM模型更好地理解用户问题和意图。
通过不断优化Prompt设计，提高Agent的回答质量和用户体验。


数据获取模块：

开发数据获取脚本或接口，负责自动从指定的网站（如证券交易所、公司官网、财经新闻网站等）抓取财报数据和其他相关信息。
对收集到的数据进行清洗、格式化、去重等预处理工作，确保数据质量。


RAG检索模块：

整理历史财报分析报告、行业报告、会计准则等资料，构建财报知识库。
使用RAG技术对知识库进行索引和优化，允许Agent在回答财报分析问题时，能够从其知识库中检索相关的文档和片段。


LLM处理模块：

将LLM模型与RAG技术集成，配置模型参数和检索策略。
利用LLM模型的强大语言理解和生成能力，对经过RAG检索增强的问题进行理解和回答。


报告生成模块：

设计报告模板和格式化规则，确保生成的报告符合用户需求和规范。
使用自然语言处理技术对报告初稿进行润色、校对和优化，提高报告的可读性和准确性。
集成图表、表格等可视化工具，增强报告的数据呈现效果。


ref：大模型LLM | 一文彻底搞懂大模型Agent（智能体）：Agent、Agent + RAG_llm agent-CSDN博客


参考资料：

• 《深度学习》（Deep Learning）—— Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville
  这本书是深度学习的经典入门教材，帮助你理解神经网络的基础原理，为理解GPT模型打下坚实基础。
• 《自然语言处理综论》（Speech and Language Processing）—— Daniel Jurafsky 和 James H. Martin
  本书系统介绍了自然语言处理的基本技术和方法，是学习NLP的权威教材。
• 《Transformers for Natural Language Processing》—— Denis Rothman
  这本书专注于Transformer模型架构，是理解GPT等生成式模型的关键技术。
• 《Generative Deep Learning》—— David Foster
  介绍生成模型的原理与应用，包括文本生成，能帮助理解GPT系列的工作机制。
• 在线资源与官方文档：
  • OpenAI的官方文档（https://platform.openai.com/docs）
  • 相关论文，如GPT-3的原始论文《Language Models are Few-Shot Learners》
  • 线上课程（如Coursera、edX上的深度学习和NLP课程）