《零基础开发AI Agent-手把手教你用扣子做智能体》知识点摘录：
国外的Agent开发平台的进化历程
LlamaIndex更专注于数据索引和检索，提供了与大模型集成的上下文感知搜索和动态数据获取功能。
LlamaIndex也是一个开源框架，是专注于AI检索增强生成（RAG）的应用开发框架。它通过提供一系列工具，将大模型的能力与私有数据相结合，提升大模型在专业领域的应用效果。
LlamaIndex其主要工作原理是在索引阶段将专有数据有效地转换为向量索引，在查询阶段会以信息块的形式返回语义相似度最高的内容，这些信息块加上原始的查询提示词，被发送到大模型以获得最终响应。
AutoGPT的基本原理是ReAct（Reason+Act，第2章介绍过这个概念），即让大模型一遍又一遍地决定要做什么，同时将其操作的结果反馈到提示页面中，不断地自我迭代，让Agent的输出结果越来越接近目标答案。
AutoGPT具有搜索互联网、管理长短期记忆、调用大模型进行文本生成、存储和总结文件、扩展插件等能力。
AutoGPT可以根据不同的应用场景和用户需求定制化地增强功能，以及实现与其他工具和服务的集成。
NexusGPT支持用户在无须编写代码的情况下构建、微调和集成Agent。
Agent开发平台呈现出以下5个发展趋势：
第一，早期的Agent开发平台采用开源的技术框架，实现了Agent开发从0到1的技术突破，为后续各类Agent开发平台提供了坚实的技术基础。
第二，Agent的能力随着技术进步正在被快速提高。
第三，Agent开发平台从代码开发模式走向了可视化零代码模式，人人都是开发者已经成为现实。
第四，随着Agent开发平台涌现，Agent生态正在持续完善，各类工具、API、Agent越来越丰富，生态的完善让Agent开发所需的功能组件越来越容易获取。
第五，国外的Agent开发平台已经开启付费模式，在商业模式方面逐步探索出可变现的路径。
