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网站建设方案书原件,网站建设必须在服务器,北京建设厅网站查询,河南省汝州文明建设门户网站建AI智能体#xff08;AI Agents#xff09;已成为技术领域最热门的话题之一。然而#xff0c;从最初的概念验证到真正可用于生产环境的系统#xff0c;这中间存在着巨大的鸿沟。基于构建数十个AI智能体的实战经验以及对顶级研究机构#xff08;如Anthropic#xff09;的…建AI智能体AI Agents已成为技术领域最热门的话题之一。然而从最初的概念验证到真正可用于生产环境的系统这中间存在着巨大的鸿沟。基于构建数十个AI智能体的实战经验以及对顶级研究机构如Anthropic的研究我们总结出了一套构建高质量AI智能体的核心原则。这不仅仅是关于算法的选择更多的是关于系统设计、工程架构和交互逻辑的深度思考。以下是构建卓越AI智能体的十条核心法则拒绝为了“AI”而“AI”很多开发者容易陷入一个误区试图用AI智能体去解决所有问题。法则一强调不要仅仅为了显得高科技而强行使用Agent。 如果一个简单的API调用、一段固定的脚本或者传统的软件逻辑就能高效解决问题那么请坚持使用传统方法。AI智能体应该被用于处理那些不仅需要执行还需要推理、规划和适应性判断的复杂场景。小巧、专业且解耦不要试图构建一个全能的上帝式智能体。法则二提倡架构的“小而美”与解耦。 高效的系统往往由多个角色明确的小型智能体组成。例如可以设计一个“支持层”负责初步接待一个“经理层”负责任务分发以及多个“专家层”分别处理特定领域的任务最后由“验证者”把关。这种模块化的设计不仅易于维护还能显著降低单个智能体出错的概率。强制结构化输出自然语言虽然是人类沟通的桥梁但对于系统集成来说却是噩梦。法则三要求强制实施结构化输出。 不要让智能体输出一大段关于“三星平板电视价格描述”的自由文本而是通过Prompt工程或工具定义强制其输出JSON等标准格式如包含productName、netPrice等字段。这能确保下游系统能够准确无误地解析和使用数据。解释“为什么”而不是“做什么”在设计Prompt时仅仅告诉智能体“做什么”是不够的。法则四指出要解释“为什么”。 你需要为智能体设定清晰的角色Persona和背景Context。例如告诉它“你是众多研究子智能体中的一员正在参与一个更大的研究计划…”。当智能体理解了任务的宏观背景和目的时它的推理能力和决策质量会得到质的飞跃。编排优于完全自治虽然完全自治的智能体听起来很酷但在实际工程中可控性至关重要。法则五强调编排Orchestration大于自治。 一个线性的、经过精心设计的流程例如写作 - Markdown转PDF - 上传至云盘往往比让智能体自己去探索如何完成任务要稳定得多。通过工作流引擎来编排任务可以确保业务流程的确定性。提示词工程 微调很多团队在模型表现不佳时第一反应是进行模型微调Fine-Tuning。法则六建议优先考虑提示词工程Prompt Engineering。 在大多数情况下结合检索增强生成RAG、思维链CoT、少样本学习Few-shot examples等技术其效果往往优于微调且成本更低、迭代更快。微调应该是最后的手段而非首选。极致的工具描述智能体能否用好工具很大程度上取决于工具文档的质量。法则七提出要在工具描述上下足功夫。 不仅仅是列出API还要在描述中详细说明“如何使用”、“何时使用”、“应避免什么”并给出具体的示例和限制条件。更重要的是要教会智能体如何组合使用不同的工具。使用缓存AI推理和网络请求既昂贵又耗时。法则八提醒我们必须重视缓存机制。 建立一个编排层来管理调用询问“我们真的需要这次调用吗”。如果某个网页已经被抓取过或者某个查询已经有现成的答案直接复用缓存。这不仅能提升响应速度还能大幅降低Token消耗和API成本。使用共享在多智能体协作中数据传递是一个挑战。法则九推荐使用共享产物Shared Artifacts。 当“文档编写者”和“文档审核者”协作时不要在对话中传递巨大的文本块BLOB而是传递一个“文档ID”或引用链接。让智能体通过引用同一份数据源来工作既保持了上下文的整洁也避免了信息在传递过程中的丢失或截断。记录一切最后但同样重要的是法则十记录一切。 AI智能体的行为具有一定的不可预测性当系统出现幻觉、死循环或逻辑错误时详尽的日志是唯一的救命稻草。记录每一个推理步骤、每一次工具调用、每一段输入输出。没有日志调试AI智能体就如同在黑暗中摸索。构建AI智能体不仅仅是算法的堆砌更是一场系统工程的考验。遵循这十条法则从架构设计到细节打磨我们将能够构建出更加稳定、高效且具备真正业务价值的智能体系统。在这个快速发展的领域工程化的严谨思维依然是我们最强大的武器。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】