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# 小测验（不计分）[[quiz1]]
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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](https://www.coursera.org/lecture/learning-how-to-learn/illusions-of-competence-BuFzf)。这将帮助您发现**需要加强的知识领域**。
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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？
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以下哪项最能描述AI智能体？
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<Question
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choices={[
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{
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text: "仅处理静态文本且永不与环境交互的系统",
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explain: "智能体必须具备执行行动并与环境交互的能力",
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},
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{
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text: "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",
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explain: "该定义完整涵盖了智能体的本质特征",
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correct: true
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},
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{
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text: "仅回答问题但无行动能力的聊天机器人",
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explain: "此类聊天机器人缺乏执行行动的能力，因此不同于智能体",
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},
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{
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text: "提供信息但无法执行任务的数字百科全书",
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explain: "智能体需主动与环境交互，而非仅提供静态信息"
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}
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]}
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/>
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### 问题2：规划在智能体中的作用是什么？
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为什么智能体在执行行动前需要进行规划？
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<Question
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choices={[
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{
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text: "用于记忆过往交互记录",
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explain: "规划关注的是确定未来行动，而非存储历史交互",
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},
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{
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text: "确定行动序列并选择满足用户请求的适用工具",
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explain: "规划帮助智能体确定完成任务的最佳步骤及工具组合",
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correct: true
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},
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{
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text: "生成无目的性的随机行动",
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explain: "规划确保智能体行动具有目的性，避免随机性",
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},
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{
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text: "执行无需额外推理的文本翻译",
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explain: "规划涉及构建行动框架，而非简单的文本转换",
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}
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]}
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/>
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### 问题3：工具如何增强智能体的能力？
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为什么工具对智能体至关重要？
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<Question
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choices={[
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{
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text: "工具是冗余组件，不会影响智能体性能",
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explain: "工具通过支持超越文本生成的操作来扩展智能体能力",
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},
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{
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text: "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",
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explain: "工具使智能体能够与现实世界交互并完成任务",
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correct: true
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||
},
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{
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text: "工具仅用于存储记忆",
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explain: "工具主要用于执行操作，而非单纯存储数据",
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},
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{
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text: "工具将智能体限制为仅能进行文本响应",
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explain: "相反，工具可帮助智能体突破纯文本响应的限制",
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}
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]}
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/>
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### 问题4：行动与工具有何区别？
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行动和工具之间的关键差异是什么？
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<Question
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choices={[
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{
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text: "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",
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||
explain: "行动是高层级目标，工具是智能体可调用的具体功能",
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correct: true
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},
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||
{
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||
text: "行动和工具是同一概念且可互换使用",
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||
explain: "行动是目标或任务，工具是智能体用于实现它们的具体工具",
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||
},
|
||
{
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||
text: "工具是通用性的，而行动仅用于物理交互",
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||
explain: "行动可同时包含数字和物理任务",
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||
},
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||
{
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text: "行动需要大语言模型（LLMs）而工具不需要",
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explain: "虽然 LLMs 帮助决定行动，但行动本身并不依赖 LLMs"
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||
}
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]}
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/>
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### 问题5：大语言模型（LLMs）在智能体中扮演什么角色？
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LLMs 如何支持智能体的功能实现？
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<Question
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choices={[
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{
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text: "作为静态数据库仅存储信息而不处理输入的大语言模型",
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||
explain: "大语言模型需主动处理文本输入并生成响应，而非仅作信息存储",
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},
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{
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text: "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",
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explain: "大语言模型赋予智能体解释需求、制定计划并决策后续步骤的能力",
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correct: true
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},
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{
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text: "仅用于图像处理而非文本处理的大语言模型",
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explain: "大语言模型主要处理文本，但也可支持多模态输入交互",
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},
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||
{
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text: "未被使用的大语言模型",
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explain: "大语言模型是现代 AI 智能体的核心组件",
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||
}
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]}
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/>
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### 问题6：以下哪个例子最能体现 AI 智能体？
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哪个现实场景最能展示工作中的 AI 智能体？
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<Question
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choices={[
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{
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text: "网站上的静态常见问题页面",
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explain: "静态 FAQ 页面无法动态与用户交互或执行操作",
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||
},
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||
{
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||
text: "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",
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||
explain: "该示例包含推理、规划及与环境交互的完整智能体特征",
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correct: true
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||
},
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||
{
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||
text: "仅执行算术运算的基础计算器",
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||
explain: "计算器遵循固定规则，缺乏推理和规划能力，因此不属于智能体",
|
||
},
|
||
{
|
||
text: "遵循预设响应模式的游戏 NPC 角色",
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||
explain: "除非 NPC 具备推理、规划和工具使用能力，否则不能视为AI智能体"
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||
}
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||
]}
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||
/>
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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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