课程链接：https://learn.deeplearning.ai/courses/building-toward-computer-use-with-anthropic/lesson/a6k0z/introduction?courseName=building-toward-computer-use-with-anthropic

github链接：https://github.com/MSzgy/Building-toward-Computer-Use-with-Anthropic

Introduction

Antropic是一家大模型公司，旗下的Claude模型也是很火，在本课程中将会介绍Antropic模型的相关情况，以及agent使用案例。

Overview

首先介绍了一个demo，利用大模型操作网页。

Working with the API

在本节，介绍了claude的一些api操作，同时介绍了max_token，temperature等参数设置。

MultiModal Requests

在本节中，举了图像的请求api的例子，claude模型可以识别图像。

Real World Prompting

在本节，举了chain of thought 以及 n-shoting的例子来提升prompt的质量。

Prompt Caching

通过Prompt Caching可以加快响应速度以及减少成本。在具体成本计算时，会有write cache以及read cache，其中write cache会比正常api调用要贵，而read cache由于已经有了cache，会比正常api调用要便宜。

Tool Use

Computer Use

在本节，介绍了Anthropic一个computer use的github respository，并以此为例，揭示了LLM控制电脑使用的底层原理，其底层正是本课程前面几节所讲内容的综合。首先有一些列预定义的tools，通过LLM判断需要调用哪些tool，然后在本地执行。