AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent 包括以下几个概念：
总结下来，有三个 Agent：
这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），期间会分析历史对话，变更人物关系（亲密度、了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，并且有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。
对于 Java 程序员来说，可以利用 AI Agent 中的工具调用功能，例如对相关技术文档的搜索和检索，以辅助解决编程中的问题；也可以借助其分析和理解能力，对代码逻辑进行审查和优化建议等。
AI Agent：基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent包括下面几个概念：Chain：通常一个AI Agent可能由多个Chain组成。一个Chain视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的Chain是大语言模型完成的LLM Chain。Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用LLM来判定），然后让Agent走向不同的Chain。例如：如果这是一个图片，则a；否则b。Tool：Agent上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。总结下来我们需要三个Agent：Responser Agent：主agent，用于回复用户（伪多模态）Background Agent：背景agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）Daily Agent：每日agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground Agent每隔一段时间运行一次（默认3分钟）分析期间的历史对话变更人物关系（亲密度，了解度等）变更反感度，如果超标则拉黑用户抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”按照时间推进人物剧本有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）
AI Agent：基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent包括下面几个概念：Chain：通常一个AI Agent可能由多个Chain组成。一个Chain视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的Chain是大语言模型完成的LLM Chain。Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用LLM来判定），然后让Agent走向不同的Chain。例如：如果这是一个图片，则a；否则b。Tool：Agent上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。总结下来我们需要三个Agent：Responser Agent：主agent，用于回复用户（伪多模态）Background Agent：背景agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）Daily Agent：每日agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground Agent每隔一段时间运行一次（默认3分钟）分析期间的历史对话变更人物关系（亲密度，了解度等）变更反感度，如果超标则拉黑用户抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”按照时间推进人物剧本有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）