重建我的自定义代理式AI，因为原始架构过于沉重

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摘要

作者正在重建一个自定义代理式AI，以用轻量级系统替换基于LLM的沉重架构，该系统具有自己的智能层，用于实现感知和决策等能力。

我决定重建一个我一直在开发的自定义代理式AI。之前的架构对于我实际想要构建的系统类型来说变得过于沉重。我没有通过增加更多计算资源来解决这个问题，而是决定从头开始重新思考架构。最大的变化之一是我移除了对预建LLM的调用。我现在正在构建自己的智能层，而不是依赖外部LLM API作为代理的核心。目标是拥有一个轻量级代理，能够发展以下能力：感知、记忆和知识、决策、从数据中学习、行为适应、与环境交互、执行行动，而不仅仅是生成文本。我并不试图声称我构建了当今大型LLM的替代品。这仍然是一个进行中的项目，重建架构意味着我基本上在重新实验基础。对我来说，有趣的挑战是看看用更小、更高效的架构能实现多少代理行为，而不是简单地增加模型大小和计算资源。我很好奇其他人在这里的想法：当从头构建代理时，有多少智能实际上需要来自LLM？
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