智能体还可以将优秀的文案创作方法论编排进提示词模板，让 AI 智能体按照用户的写作手法创作内容，用于角色创作、营销文案、宣发演讲稿等场景。例如：创作小红书体的营销种草文案、演讲稿等。下面我们以一个角色扮演的例子，看看为智能体添加了角色扮演风格的提示词 Prompt 后，大模型的回答效果。以下是我们准备的角色扮演设定：
通过 LLM 使得智能体可以把大型任务分解为更小的、更可控的子任务，从而能够有效完成复杂的任务。
思维链（Chain of Thoughts, CoT）
思维链（Chain of Thought，CoT）是一种在自然语言处理（NLP）领域中用于提高模型推理能力的技术。它通过让模型在生成最终答案之前，先输出一系列中间思考步骤，从而使得模型的决策过程更加透明和可解释。这种技术在解决需要多步推理的问题时特别有效，例如数学问题、逻辑推理问题等。
思维链技术的应用案例
LLM 是数字世界中的程序，想要与现实世界互动、获取未知的知识，或是计算某个复杂的公式等，都离不开不工具。所以我们需要为智能体配备各种工具以及赋予它使用工具的能力。
在智能体中，工具就是函数（Function），工具使用就是调用函数（Call Function）。在 LLM 中实现函数调用，使用到 LLM 的这个能力: Function Calling
大语言模型（Large Language Models, LLMs）中的 Function Calling 机制是指模型能够调用外部函数来执行特定任务或获取所需信息的一种能力。通过 API 调用 LLM 时，调用方可以描述函数，包括函数的功能描述、请求参数说明、响应参数说明，让 LLM 根据用户的输入，合适地选择调用哪个函数，同时理解用户的自然语言，并转换为调用函数的请求参数（通过 JSON 格式返回）。调用方使用 LLM 返回的函数名称和参数，调用函数并得到响应。最后，如果需求，把函数的响应传给 LLM，让 LLM 组织成自然语言回复用户。
功能与目的
增强功能性：通过调用外部函数，LLMs 可以执行超出其原始训练范围的任务，例如查询数据库、执行计算、调用 API 等。
提高准确性：对于需要实时数据或专业知识的任务，模型可以通过调用相应的函数来获取最新信息，从而提高其输出的准确性。
扩展能力边界：LLMs 原本仅基于其训练数据进行推理和生成文本，但通过 Function Calling，它们可以超越这些限制，执行复杂的任务。
通过 Function Calling 机制，LLMs 能够更好地服务于实际应用场景，提高了其在现实世界中的价值。function calling 具体工作流程如下图所示：
Function Calling 示例
假设有一个语言模型，用户请求生成一个简单的 Python 程序来计算两个数的和。模型不仅生成代码，还通过 Function Calling 机制调用一个函数来验证代码的正确性。
# 生成的代码
def add_numbers(a, b):
return a + b
# Function Calling机制调用验证函数
result = add_numbers(3, 4)
print("The sum is:", result)
复制代码
在这个例子中，Function Calling 机制可以调用一个验证函数来检查add_numbers函数的正确性，并返回验证结果。
Function Calling 为大语言模型的应用提供了极大的灵活性和功能性，使得模型能够直接与外部系统交互，执行复杂的任务，而不仅仅是生成静态文本。这种能力在构建智能助手、自动化工具和交互式应用中尤其有价值。
AI智能体开发平台
如果你想要开发一个 AI 智能体（AI 应用），已经比大模型爆发的初期方便太多了，随着 AI 应用需求的持续火热，智能体开发平台层出不穷。比如 Botnow 智能体开发平台，Botnow 抽象和封装那些被高频使用的模块，如记忆能力、规划能力、RAG 能力、大模型调用等。在 Botnow 智能体开发平台，用户可以通过插件、知识库、工作流等方式快速、低门槛打造高质量的智能体，并支持发布到第三方平台，同时也支持 API 调用和 Web SDK。
展 望
随着大型语言模型（LLM）的迅速发展，其支持的上下文长度不断增加，参数规模日益庞大，推理能力也随之显著增强。这使得基于此类先进模型构建的智能体（AI Agents）的能力边界不断被突破。借助智能体技术，我们已经能够开发出诸如 Copilot 和 Botnow 等多样化的 AI 应用，这些应用正逐渐成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。可以预见，AI 应用将迅速且彻底地重塑我们熟悉的软件形态及交互模式，并大幅提升人类的工作效率。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
