Hilo de meng shao (@shao__meng)

[Recomendación de libro] Una guía ilustrada para agentes de IA 📚 Resumen del libro La Guía ilustrada del agente de IA, de @MaartenGr y @JayAlammar, utiliza cientos de ilustraciones gráficas claras para explicar cómo se construyen los agentes de IA, sus procesos de pensamiento y sus direcciones futuras. 🎯 Valores fundamentales: Este libro revela lo que realmente sucede dentro de los sistemas de agentes inteligentes: La IA ya no se limita a responder indicaciones o completar tareas sencillas de escritura. Su inteligencia reside en su capacidad de razonar, planificar y actuar de forma independiente. Está transformando rápidamente diversas industrias y la vida cotidiana. 📖 La estructura de contenidos del libro adopta un marco progresivo, progresando desde aplicaciones básicas hasta profesionales: 1. Sección básica (Capítulos 1-7) ¿Qué es un agente de IA? Fundamentos de los modelos de lenguaje grandes. Modelos de lenguaje grandes basados ​​en inferencia. Técnicas para mejorar el LLM (Capítulos 4-6). • Sistema de memoria (memoria a corto plazo/largo plazo) • RAG y RAG Agentic • Ingeniería de contexto • Uso y creación de herramientas • MCP • Arquitectura del sistema de agente inteligente 2. Aplicaciones especializadas (Capítulos 8-13) 8. Colaboración entre múltiples agentes 9-10. Agentes inteligentes multimodales 11-12. Agentes inteligentes codificados 13. Agentes inteligentes en miniatura 🔑 Aspectos técnicos principales: Mecanismos de memoria • Memoria a corto plazo: procesa información de tareas inmediatas • Memoria a largo plazo: almacena conocimiento persistente • Tecnología RAG: recupera dinámicamente bases de conocimiento externas • RAG agentic: una forma más proactiva de adquirir información Ingeniería de contexto; diseño preciso de contenido de contexto; optimización del contexto de sistemas multiagente; uso del contexto como una especificación del sistema. Habilidades de uso de herramientas: creación y definición de herramientas, selección e invocación de herramientas, procesamiento de salida y mejora a través del aprendizaje (aprendizaje contextual, ajuste supervisado, aprendizaje de refuerzo). MCP • Mecanismo de comunicación de agente inteligente estandarizado • Componentes centrales y flujo de datos Enlace de libro en línea