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你问ChatGPT一个问题，它给你答案。你问Agent一个问题，它开始计划。这就是全部的区别。一个会自己拆解任务的程序去年有个程序员在推特上发了张截图。他让GPT-4帮他订机票，模型回复了一段完美的攻略，步骤清晰，逻辑严密。然后他又让一个Agent做同样的事，结果Agent打开了浏览器，搜索了航班，比对了价格，甚至尝试进入支付页面，最后因为没有绑定信用卡才停下来。这个差异来自Agent的核心架构。斯坦福大学在2023年的论文《Generative Agents》里把它拆成了三个部分，感知模块Perception、记忆模块Memory、行动模块Action。普通LLM只有一个推理引擎，你给它输入...

目前大三上，下学期大三下，过完就要去实习了，寒假在学韦东山的FreeRTOS。

1.19 面试官打电话约面1.20 一面 秒约2面1.22 二面 面完5分钟告知通过无hr面当时还在期末考试，跟做梦一样

#聊聊Agent开发#1. 状态（State）代表应用程序当前快照的共享数据结构可以使用 TypedDict 或 Pydantic 模型定义包含作为所有节点和边输入模式的模式（schema）通过减速器函数（reducer functions）进行更新，指定如何应用更改1. TypedDict 和 Pydantic 是什么？它们都是定义状态结构的方式：、简单说：都是用来定义你的数据结构，就像数据库的字段定义。 #pydantic方式 from pydantic import BaseModel class State(BaseModel): messages: list llm_calls: i...