Agent区别于MOE和RAG的核心; Agent(智能体)、RAG和MOE区别
Agent区别于MOE(专家混合模型)和RAG(检索增强生成)的核心
目录
- Agent区别于MOE(专家混合模型)和RAG(检索增强生成)的核心
- 自主性与决策能力
- 环境交互与学习能力
- 多模态感知与处理能力
- Agent(智能体)、RAG(检索增强生成)和MOE(专家混合模型)区别
- Agent(智能体)
- RAG(检索增强生成)
- MOE(专家混合模型)
自主性与决策能力
- Agent:具有内在的自主性和决策能力,它能够根据自身的目标、环境感知以及内部的策略和逻辑,自主地决定采取何种行动。这涉及到复杂的决策机制,如基于规则的决策、基于概率的决策或者基于强化学习的决策等。
- 例如,一个自主导航的机器人Agent,它可以根据传感器感知到的环境信息(如障碍物的位置、道路的情况等),自主地规划路径并决定下一步的行动,而不需要外部明确的指令。
- MOE和RAG:MOE主要是通过门控网络来选择和组合多个专家模型的输出,RAG则是通过检索外部知识来增强生成结果,但它们本身并不具备像Agent那样的自主性和决策能力,更多的是在给定的输入和设定的规则下进行计算和生成。
环境交互与学习能力
- Agent&#x
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