Agent（智能体）与LLM（大语言模型）的区别与联系1. Agent的定义Agent（智能体）是一种能够自主感知环境、制定目标、规划行动并执行任务的实体。它通常由多个模块组成，包括：1️⃣感知模块：接收输入（如文本、传感器数据）。2️⃣决策模块：基于目标或规则制定策略（可能依赖LLM或其他模型）。3️⃣记忆模块：存储历史信息或知识。4️⃣执行模块：调用工具或API完成任务（如搜索、计算、控制设备）。Agent的应用场景广泛，例如自动驾驶、智能客服、自动化流程等，强调主动性、持续性和环境交互能力。2. LLM的定义LLM（大语言模型）是一种基于海量文本训练的自然语言处理模型，核心能力是理解和生成文本。例如，GPT-4、Claude等模型擅长文本生成、问答、翻译等任务，但本质上是一个“静态”模型：被动响应：需用户输入触发，无法自主行动。1️⃣无记忆性：默认不保留上下文（需通过技术手段实现）。2️⃣无工具调用能力：需依赖外部系统扩展功能。3. 核心区别1️⃣自主性Agent能主动规划任务并调用工具（如API、搜索引擎），持续与环境交互。LLM仅被动响应用户输入，无法独立决策或执行动作。2️⃣功能范围不同：Agent是多模块系统，整合记忆、推理、工具调用等功能，适用于复杂任务链（如自动化流程）。LLM仅处理文本输入输出，需依赖外部系统扩展功能（如通过插件调用工具）。3️⃣架构与复杂性：Agent是系统级架构，包含感知、决策、执行等组件，需管理动态任务流程。LLM是单一模型，仅作为Agent的“语言处理模块”存在。4. 联系与协作1️⃣LLM可作为Agent的“大脑”：Agent常利用LLM处理自然语言理解、生成和简单推理，例如分析用户意图或生成回复。2️⃣Agent扩展LLM的能力：通过整合记忆、工具调用等模块，Agent使LLM突破纯文本交互的限制，例如AutoGPT调用搜索引擎或API完成任务。总结来说：Agent是“行动者”：具备自主性和系统性，能独立完成复杂任务。LLM是“语言专家”：专注文本处理，需依赖外部系统实现功能扩展。#牛客AI配图神器#  #面试#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #牛客激励计划#

1. 感知模块（Perception）- 功能：通过传感器、API、文本/语音输入等方式，从环境或用户处获取原始数据。- 关键技术：多模态数据处理（文本、语音、图像）、信号降噪、数据标准化。- 产品视角：需平衡数据采集效率与用户隐私（如明确告知数据用途）。2. 认知与决策模块（Cognition & Decision-Making）- 理解层：自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）解析输入内容。- 知识库：存储长期记忆（领域知识库、用户画像）和短期记忆（会话上下文）。- 推理与决策：基于规则引擎、机器学习模型（如强化学习）或规划算法生成行动策略。- 产品视角：需关注决策透明性（如可解释性AI）与伦理风险（如避免偏见）。3. 执行模块（Action）- 功能：将决策转化为具体行动，如控制硬件、调用API、生成回复。- 关键技术：动作序列编排、与外部系统集成（如IoT设备）。- 产品视角：需设计容错机制（如执行失败后的回退策略）。4. 学习与优化模块（Learning & Adaptation）- 持续学习：通过用户反馈、在线学习（Online Learning）更新模型。- 自适应机制：动态调整策略（如对话系统根据用户情绪改变语气）。- 产品视角：需平衡模型迭代速度与稳定性（如A/B测试验证新策略）。5. 交互模块（Interaction）- 多模态交互：支持语音、GUI、手势等交互方式。- 对话管理：维护上下文、处理多轮对话跳转（如电商客服的订单追踪）。- 产品视角：注重用户体验设计（如减少交互摩擦、提供情感化反馈）。6. 系统与安全模块（System & Safety）- 资源协调：多任务调度、计算资源分配（如边缘计算优化）。- 安全合规：数据加密、偏见检测、异常行为监控（如自动驾驶的紧急制动）。- 产品视角：需符合行业法规（如GDPR）并建立用户信任。7. 评估与反馈闭环（Evaluation & Feedback Loop） #Ai产品经理#  #AI#  #产品经理#  #产品#  #聊聊我眼中的AI#  #我是XXX，请攻击我最薄弱的地方#  #牛客创作赏金赛#  #牛客激励计划# #牛客AI配图神器#

很刺激的笔试，牛逼，太牛逼了(¯▽¯)前 10 道题我就整懵逼了，一半觉得自己该会，但又的确不会后 10 题进去看了眼，觉得自己好像没搞过 ai ，只能答出 prompt 工程、温度，从未想过为啥有幻觉，后面几题根本没干过另外问下，搞 ai 产品，必须懂这些嘛？

八股一个没问，全部在问项目经历了不了解现有车企的自驾方案，评价一下有没有试驾过了解ai吗，做过应用没让你来做一个配送车，打算怎么做（啊啊啊当时被前面问晕了，没想到从产品整个的角度出发），就答了一些我觉得配送车和其他普通无人车的区别，应该怎么做。最后反问问完他又问了一个问题，问我为啥做产品，对自己的未来职业规划周五下午快下班面的，等结果中团子，让我过吧！啊啊！