一場關於建構 AI 研究代理程式的研討會。主要目的在於介紹 AI 代理程式的基本概念，並讓參與者獲得端到端構建代理程式的實務經驗。講者首先解釋何謂 AI 代理程式，並將其與大型語言模型 (LLM) 互動的方法，例如簡單提示和檢索增強生成 (RAG)，進行比較，強調 AI 代理程式在處理複雜任務和個性化回應方面的優勢。接著，講者深入探討了 AI 代理程式的幾個關鍵組成部分：規劃與推理 (包含 Chain of Thought 和 React 等設計模式)、記憶體 (短期和長期記憶體) 和工具。最後，研討會的實作部分引導參與者利用 Langchain 框架，結合 Fireworks 模型和 MongoDB，一步步建構一個可以提供研究協助的 AI 代理程式，其中涵蓋了工具的建立、代理程式的設計，以及記憶體的添加。
Build an AI Research Agent: Apoorva Joshi
