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小测验（不计分）

至此您已理解智能体的整体概念，包括其定义和工作原理。现在进行一个简短测验，因为自我测试是最佳学习方式，可避免能力错觉。这将帮助您发现需要加强的知识领域。

本测验为可选项目，不计入评分。

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问题1：什么是智能体？

以下哪项最能描述AI智能体？

仅处理静态文本且永不与环境交互的系统 能够推理、规划并使用工具与环境交互以实现特定目标的人工智能模型 仅回答问题但无行动能力的聊天机器人 提供信息但无法执行任务的数字百科全书

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问题2：规划在智能体中的作用是什么？

为什么智能体在执行行动前需要进行规划？

用于记忆过往交互记录 确定行动序列并选择满足用户请求的适用工具 生成无目的性的随机行动 执行无需额外推理的文本翻译

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问题3：工具如何增强智能体的能力？

为什么工具对智能体至关重要？

工具是冗余组件，不会影响智能体性能 工具赋予智能体执行文本生成模型原生无法实现操作的能力，例如冲咖啡或生成图像 工具仅用于存储记忆 工具将智能体限制为仅能进行文本响应

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问题4：行动与工具有何区别？

行动和工具之间的关键差异是什么？

行动是智能体采取的步骤，工具是智能体用于执行这些行动的外部资源 行动和工具是同一概念且可互换使用 工具是通用性的，而行动仅用于物理交互 行动需要大语言模型（LLMs）而工具不需要

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问题5：大语言模型（LLMs）在智能体中扮演什么角色？

LLMs 如何支持智能体的功能实现？

作为静态数据库仅存储信息而不处理输入的大语言模型 作为智能体推理'大脑'，通过处理文本输入理解指令并规划行动 仅用于图像处理而非文本处理的大语言模型 未被使用的大语言模型

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问题6：以下哪个例子最能体现 AI 智能体？

哪个现实场景最能展示工作中的 AI 智能体？

网站上的静态常见问题页面 类似 Siri 或 Alexa 的虚拟助手，能够理解语音指令、进行推理并执行设置提醒或发送消息等任务 仅执行算术运算的基础计算器 遵循预设响应模式的游戏 NPC 角色

恭喜完成测验 🥳！如果存在理解偏差，建议重读本章以巩固知识。若顺利通过，您已准备好深入探索”智能体大脑”： LLMs。

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