本文阐明了大型语言模型 (LLM) 和 AI 代理之间的区别，旨在减少误解。LLM 被描述为在文本上训练的神经网络，它们根据统计模式预测下一个单词，能够生成文本、回答训练数据中的问题以及执行摘要和翻译等任务。但是，它们无法访问外部数据、执行操作、在训练后学习或使用工具。AI 代理（以 Hermes-Agent 为例）通过集成工具、规划能力和操作周期来构建 LLM，从而能够通过推理的 LLM、用于外部访问的工具、用于任务分解的规划以及用于存储中间结果的内存等组件与外部世界进行交互。 AI
影响 阐明了 LLM 和 AI 代理之间的基本区别，有助于理解 AI 的能力和局限性。
排序理由 该项目解释了与 AI 模型相关的技术概念。
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