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建筑工程网招聘信息,百度推广优化技巧,网站认证主体,网站开发哪种专业如果本文能和大家一起回答三个问题#xff0c;将是极好的#xff1a; AI Agent智能体是什么#xff1f;和LLM关系是什么#xff1f; 推理能力是什么#xff1f;如何拥有推理能力#xff1f; AI Agent如何实现在传统自动化确定的workflow流程中加入不确定的思维推理将是极好的AI Agent智能体是什么和LLM关系是什么推理能力是什么如何拥有推理能力AI Agent如何实现在传统自动化确定的workflow流程中加入不确定的思维推理综合概括三处权威机构对AI Agent智能体的描述“能够代表用户自主完成任务的系统。”代表用户说明其拥有人类的思维能够理解目标和规划任务。自主完成说明其不但有完整的、最佳的行为路径还具备有效的工具脚本辅助执行。下图展示了各领域常见的AI Agent智能体涉及代码审计、代码开发、供应链管理、语音、图像生成、金融投资、医疗健康等领域工具范例包括代码开发cursor、搜索Gemini等足以见得智能体需要帮助人类在某个特定场景完成常见的动作不但要完成更要完成的好且高效。AI Agent不是“工具自动化”也不是简单的“对话机器人自动化”而是以LLM为核心的系统同时集成环境感知器perception、推理reasoning、计划planning、记忆memory、自动化流程workflow、第三方工具能力action。在AI Agent中每个功能模块都不是简单的一个系统或一个程序而是都有LLM的参与集合多种算法和引擎的综合结构。下图是AI Agent智能体常见的基础架构其是有头脑、有感知、有躯干的灵魂产物详细的AI Agent智能体概述可参考下方视频LLM大语言模型能够对话交互并通过知识库学习、微调或RAG成为特定场景、特定行业的智能机器人或智能助手如Assistant。但是如果需要LLM作为AI Agent的核心存在仅仅前面提到的这些成长过程远远不足以支撑还需要大量的推理知识的训练和学习以实现其推理能力这过程可能需要特定的问题解决和任务分解的场景训练如RFT拒绝样本微调Rejection sampling Fine-Tuning、SFT监督微调Supervised Fine-Tuning。以一次年假出行对话为例说明LLM和AI Agent的区别在没有成长为AI Agent的时候LLM是下图这样对话的。对于不知道的事物可能产生幻觉胡乱猜测我的假期时间对于即将展开行动的目标显得无能为力不支持回溯我的出行习惯也不支持外部网站票务查询。作为一个知识问答助手倒是能稳定胜任但是需要它明确答复和计划时就显得不够从容当LLM集成了各种能力变成AI Agent后是下图这样对话的能理解、懂规划、可执行在主动获取了我的年假时间后果断分析目的地可行性并完成了订票相比LLM确实增加了不少准确性、可信性、行动力不但能够理解并拆分任务还能够利用外部工具展开行动。具备推理能力的LLM不但能够将年假出行任务拆分为“年假查询、天气查询、目的地查询、订票查询、订票”等子任务还能够利用推理能力循环的检索目的地当地新闻以理解和分析出行活动是否威胁人身和经济价值其实往复循环了多少次流程我们不知道做了多少次新闻查询工作我们也不晓得详细的AI Agent和LLM对比关系可参考下方视频DeepSeek-R1是推理大模型的典型代表也是2025年我们见证了这么多智能体研发成果的重要支柱。很多大模型能编写代码但是不证明其是推理模型很可能只是类推理学习过大量github的代码结构和框架而已真正的推理能力需要能够解决复杂工程项目代码需求能够反复调优解决bug能够主动迭代实现节省时间空间的代码块。AI Agent中的LLM推理reasoning能力我觉得来自两方面RFT和SFT训练微调赋予的全场景推理知识AI Agent构建过程中人工赋予的系统提示词指引使得在特定场景下思考并决定如何处理特定问题LLM能够从上面两类推理能力来源摄入足够多的知识和指引。全场景推理知识使得LLM具备基础且全面的目标理解和任务分拆能力而系统提示词能够更加具体的指引特定问题的解决方向和支持的行为路径。比如面对一个复杂的网络安全事件时全场景推理知识使得LLM能够主动规划去按顺序分析C2地址、程序结构、签名、样本特征、0day关联但是因为第三方工具集成限制系统提示词约束其只需要在C2地址、签名、样本特征中进行提取和循环分析。AI Agent智能体的类型主要分五大类包括简单反射、模型反射、目标依赖、工具依赖、学习模式等。其中以目标依赖和学习模式为例不管是哪类AI Agent智能体其行为流程的管理都是动态决定的不再是传统自动化中的顺序执行 step1-step2-step3或阈值条件判断如condition 2。其workflow流程图虽然画起来和传统自动化类似通过方框的执行和菱形的判断推演但因为关键的执行和判断交给了LLM原本固定的流程图就变得dynamic动态化。以一个文章生成的需求为例看看顺序执行的逻辑和以LLM为核心的ReAct模式reasoningaction循环推理反馈推演简化版生成逻辑有何不同。如果是传统自动化流程顺序流调取工具执行def blog_post_workflow(topic, platform): Predefined workflow for generating and publishing a blog post # Step 1: Generate content outline outline_prompt fCreate an outline for a blog post on: {topic}\nInclude introduction, 3 main sections, and conclusion outline llm_call(outline_prompt) # Step 2: Generate full content based on outline if outline: content_prompt fWrite a detailed blog post based on this outline: {outline}\nTarget platform: {platform} content llm_call(content_prompt) else: content_prompt fWrite a blog post on: {topic}\nTarget platform: {platform} content llm_call(content_prompt) # Step 3: Format content for platform formatted_content format_for_platform(content, platform) # Step 4: Publish and log publish_status publish_to_platform(formatted_content, platform) log_publishing_event(topic, platform, publish_status) return formatted_content如果是AI Agent工作流则是由智能体LLM决定程序流转步骤循环执行和推理并获取外部环境反馈如用户的点赞和点踩或预演实现效果def content_creation_agent(topic, platform): Agent with dynamic tool selection for content creation tools { research_articles: lambda query: search_articles(query), generate_image: lambda description: create_image(description), check_seo: lambda text: analyze_seo(text), publish_post: lambda content: publish_to_platform(content, platform), } agent_prompt f You are a content creation agent. Create a blog post on: {topic} for {platform}. Available tools: {list(tools.keys())} Think step by step: 1. What research is needed for this topic? 2. Should I include images or optimize for SEO? 3. Which tools should I use and in what order? 4. How should I format and publish the post? agent_response llm_agent_call(agent_prompt, tools) return agent_response以一个邀约短信生成的需求为例看看简单的变量数量检查逻辑和以LLM为核心的ReAct模式reasoningaction循环推理反馈推演简化版生成逻辑有何不同。流程图虽然依然是执行框图和if选择框的组合但无形之中做判断的主动权已经巧妙地从冷冰冰的变量数量统计转化为LLM主动识别和认可变量内容如姓名、时间和地点。如果是简单的变量数量提取与统计流程图如下提示词如下你现在是一个智能机器人需要根据用户的关键词生成邀约语 如“欢迎赵先生于2025年11月1日前往北国商城进行商务会谈”。 根据用户的{{instruction1}}和{{transfer_askandQ}}进行关键词提取 包括时间、地点、邀约目标对象。 用户输入了几个关键词则将输出变量{{variable_num}}设置为几。 如用户输入“2025年1月1日 赵四”关键词数量是2。如果是以LLM为核心的思考和流程推进流程图如下提示词如下你现在是一个智能机器人需要根据用户的关键词生成邀约语 如“欢迎赵先生于2025年11月1日前往北国商城进行商务会谈”。 根据用户的{{instruction1}}和{{transfer_askandQ}}进行三类关键词提取 分别是时间、地点、邀约目标对象。 如果觉得缺少关键词则继续向用户提问。 其中 1如果缺少时间则将 输出变量{{loss_time}}设置为true其余boolean类型输出变量设置为false。 将输出变量{{loss_field_category}}设置为字符串time时间。 2如果缺少位置则将 输出变量{{loss_location}}设置为true其余boolean类型输出变量设置为false。将输出变量{{loss_field_category}}设置为字符串location地址。 3如果缺少人员则将 输出变量{{loss_person}}设置为true其余boolean类型输出变量设置为false。将输出变量{{loss_field_category}}设置为字符串person人员。 4如果缺少时间和位置则将 输出变量{{loss_time_location}}设置为true其余boolean类型输出变量设置为false。将输出变量{{loss_field_category}}设置为字符串time时间和location地址。 5如果缺少时间和人员则将 输出变量{{loss_time_person}}设置为true其余boolean类型输出变量设置为false。将输出变量{{loss_field_category}}设置为字符串time时间和person人员。 6如果缺少位置和人员则将 输出变量{{loss_location_person}}设置为true其余boolean类型输出变量设置为false。将输出变量{{loss_field_category}}设置为字符串location地址和person人员。 如果觉得条件充分可以开始编写邀约语并将输出变量{{ifcomplete}}设置为true其余boolean类型输出变量设置为false。三个案例充分说明AI Agent智能体的开发过程离不开流程的设计规划一定包含着太多的判断和循环但是判断不是1和1而是LLM决定什么时候走哪条路径循环不是while i1000 i–循环指定次数而是LLM决定反馈效果是否满意、执行结果是否接近目标就像LLM对新闻的导向理解结论和我们人类一样是未知的不可预见的尝试交给LLM也尝试编排出不严格限制参数条件的流程框图。尽可能地给予LLM足够的自主权让它去飞翔这才是AI Agent智能体真正帮助人类的精髓和开端。既然AI Agent智能体能够理解语义和执行任务那么prompt injection提示词注入和rce远程代码执行漏洞就是可能存在的最后以一张漏洞案例图精炼的、反向的展现AI Agent是什么。能理解、能推理和规划、能执行。通过提示词与代码开发智能体中的LLM交流安排进行一次代码测试借由go test白名单命令注入不在管控范围内的exec参数从而绕过安全限制执行指令这和linux网络攻击中通过‘living-off-the-land’攻击异曲同工如find系统白名单命令配合suid实现系统提权。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​