AI探索时代

最近在研究大模型智能体过程中遇到的问题之一是意图识别不准确，影响了Agent的质量和效果。解决方法包括明确描述函数功能、使用多轮对话增强理解能力、利用分类模型进行意图识别及设置规则引擎兜底等。

智能体、思维链和函数调用是实现人工智能的一个重要方向。本文深入解释了这三个概念的区别与联系，并讨论了它们在大模型中的应用和挑战。

最近转行人工智能，作者总结了学习方法和心得，强调要摆正心态、掌握方式方法，并从应用出发学习新技术。他认为技术的本质是一个工具，学习新东西应循序渐进，先从简单到复杂。

数据处理在人工智能应用中至关重要，包括任务目标设定、数据收集、清洗、标注、预处理等步骤。高质量的数据集对于模型性能有决定性影响。