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复合人工智能是指一种先进的人工智能系统，它结合了多种人工智能模型、算法或方法，以创建比任何单个 LLM 单独实现的更强大的系统。就像由不同元素形成的化合物一样，Compound AI 集成了各种人工智能技术（例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和推理级优化）来处理逻辑和编码等复杂任务，并提供更强的输出。这种方法使系统能够利用每个组件的优势，同时有可能弥补LLM的个别弱点。

用户与 AI 之间的对话记录，可以参考以保持连续性。

一种人工智能系统，旨在帮助用户管理任务、检索信息或促进对话。AI 助手通常集成到工作流程中，通过提供一致的实时支持来提高生产力和效率。

代理是 AI 系统的一个组件，负责解释用户输入并执行任务或操作作为响应。代理可以处理各种任务，从回答问题到执行特殊操作，例如发送通知或分析数据。代理在更广泛的人工智能系统中工作，经常与数据库或用户界面等其他组件进行交互，以提供无缝的用户体验。

由 AI 助手生成并返回给用户的输出。响应是根据用户提示的特殊性或一般性量身定制的，从而确保输出相关且准确。

AI 助手提供的非语言回应，包括显示数据、图表、图像或其他视觉元素。视觉回应通常用于补充口头或文本的回应，帮助用户更好地理解复杂的信息。

深度研究是人工智能驱动的方法，用于收集、分析和整合网络、文档和其他来源的大量数据，以提供全面的报告。深度研究与聘请人工智能研究助理或分析师类似，后者使用基于人工智能推理的法学硕士为您制定和执行研究计划。

AI 助手在任何给定时间可以保留的对话中的信息量。上下文窗口的大小因 AI 的设计和功能而异。在许多人工智能系统中，上下文窗口以令牌来衡量，代币决定了人工智能一次可以引用多少对话。