好吧，你相信这是倒数第二天吗？
欢迎来到该计划的倒数第二天。
就是现在了。
我们现在是第八周第四天，今天和明天。
还得走。
今天我们进入一个巨大的人工智能。
我们将了解您如何使用工具来协调代理。
我们将建立一个规划代理，具有您正在构建的代理循环关键专业知识。
对于那些真正学过我的代理课程的人来说，您已经了解了代理人工智能的全部内容。
有时，从首要原则出发，构建代理框架，以这种方式处理它是很有价值的
我们自己，自己编曲。
这确实很有帮助，可以帮助您深入理解代理人工智能的含义。
如您所知，使用现成的框架为您做很多事情是很常见的，
这使得我们可以非常快速地让代理站起来并相互交谈。
但很高兴了解它在幕后的实际工作原理。
这就是我们今天要做的。
现在，在本周初，我定义了基因人工智能，并给了你们一些现代人工智能的定义。
一，最近的一个，就是当你llms配备了工具，调用工具
在循环中实现目标，llms 在循环中调用工具来实现目标。
呃，但是当你拥有一个遵循这些定义的人工智能时，就会有一些特征
您生产的产品、您会注意到的产品以及工程解决方案之间的共同点。
这就是您所要寻找的。
其中之一是，人工智能解决方案通常涉及将更大的问题分解为更小的步骤，
这些较小的步骤是由单独的法学硕士调用来执行的。
这是他们的一个非常普遍的特征。
这也有我之前提到的陷阱，代理陷阱，当人们太快分裂时
将他们的问题分解为步骤，特别是当他们为这些步骤赋予类似人类的责任时
与，与代理人姓名和，他们没有这样做是为了解决问题。
他们这么做了，因为那就是这样。
人类角色会是什么样子。
结果可能是这样。
但我只是建议你从理解问题开始。
您将其分成更小的 LMS 来解决问题。
嗯，不仅仅是因为听起来这会成为一名优秀的经纪人。
好吧，这是一个标志。
当然，另一种方法是使用工具。
呃，工具调用确实是我的出处。
你可以为 LM 配备一个工具来执行一些额外的功能，事实上，
该工具可能做的就是调用另一个 LM。
这就是您拥有 LMS 的方式。
控制工作流程并调用其他 LMS 和结构化输出是另一个功能。
您可能认为工具和结构化输出听起来非常不同。
LM 配备的工具可以采取行动，结构化输出限制了它所产生的输出
跟上。
事实上，它们的关系非常密切。
呃，对于大多数提供商来说，结构化输出实际上是通过工具实现的。
它是生成结构化输出的工具调用。
这很有趣。
另一种思考方式是，作为调用工具的替代方案，您可以生成
结构化输出。
在该结构化输出中描述您接下来想要发生的事情。
所以事实上，尽管工具和结构化输出听起来像是非常不同的东西，但它们是
非常密切相关，并且它们几乎是类似的概念。
嗯，但它们都是代理人工智能解决方案的标志。
然后是代理环境，它是一种围绕代理的构造，允许
他们以某种方式相互沟通、传递信息或拥有共同信息
他们。
这是代理解决方案的标志。
这很常见，呃，这是我们将自己创造的东西。
但是，如果您使用代理框架，当然，它会附带这种结构
然后是规划代理。
通常，这是另一个 LM 调用，能够决定何时发生什么。
在简单的代理解决方案中，这可以只是一个工作流程。
它可能只是 Python 代码来协调在更高级的代理解决方案中发生的情况
就像我们要做的那样，它可以是具有工具的 LM 调用，而这些工具
允许它呼叫其他代理。
或者它可能是生成结构化输出的 LM 调用。
结构化输出描述了当其中任何一个起作用时会发生什么。
最后，这可能是其中最粘稠的一个。
定义最不明确的一个。
这是一种自治的想法吗？感觉这个解决方案不仅仅是一个聊天的解决方案
对于用户来说，它不仅仅是一个AI助手。
这是一种超越此之外的某种持久性的东西，这种结构只是与一个人聊天
用户。
呃，呃，是的，它有某种超越单一交互的记忆，给你一种感觉
你有一个真正的人工智能，呃，平台。
它似乎会持续存在，你可以想象我们将要建造的东西将能够
每隔一段时间，只要有需要，就以一种能够让
那种自主感和记忆力。
它能够在后台执行任务，然后主动执行
请联系我们并提供答案。
这类事情就像一个标志，而且可能是其中定义最不明确的。
所以这让你了解什么是能动性。
当然，我们将在 Agentic 平台中勾选所有这些框，呃，呃，并且，
但您通常会看到，如果平台勾选了其中任何一个，则它们被描述为代理
盒子。
这个术语是一个非常、呃、广泛的术语，可以适用。
这是一个涵盖性术语，可以适用于任何此类解决方案，但可以肯定的是，您会发现
更倾向于的人有更严格的定义，并且会说只有在存在的情况下它才是代理的
显然，这是一个可以永远持续下去的代理循环。
这更像是一种克劳德代码的体验。
我们正在构建的东西也非常接近这个目标。
好的。
并提醒您，我们正在构建的东西是什么？
好吧，你会记得，我们昨天构建了一个扫描代理，它能够识别有希望的
交易。
当然，我们的扫描仪代理使用结构化输出来转换，呃，抓取的非结构化数据
从互联网和 RSS 提要到的东西是一个迂腐的对象，里面充满了
交易信息和价格。
有一个集成代理仅根据某物的描述来估计其真实价值。
确实如此。
它会进行预处理，以更适合模型的格式重写它。
然后，当然，它会调用许多其他模型。
我们有一个消息代理，可以使用克劳德十四行诗编写炒作消息。
然后我们将使用 Pushover 发送推送通知。
当然，在该乐团特工的背后，我们还有专业特工。
那它跑到哪里去了？
它正在继续运行。
我们有一个正在使用 Rag 处理器的前沿代理。
它对我们要定价的东西的文本进行编码。
它会查找色度中的类似产品。
然后它会使用所有这些信息调用 GPT 5 1。
它确实做得很好。
然后我们有一个神经网络代理，它使用深度神经网络来估计价格
第六周。
今天，我们将构建协调这些活动的规划代理。
它会做到这一点，因为我们将给它三个工具，一个允许它调用的工具
这三个步骤中的每一个，就其而言，都有三个向右的特工。
它们只是工具。
它不知道这是一个LLM。
它只是将其视为可以调用的三个不同工具。
很像我们在第二周构建的工具。
明天我们将完成代理框架和 UI。
这将会是，呃，将会非常棒。
这将是史诗般的结局。
呃，但现在让我们转到光标。
让我们自己打造一个策划代理。