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创造力网站设计,百度做自己的网站,百度网络营销中心官网,php使用wordpress第一部分#xff1a;Agent的基础 - 它是谁#xff1f;在哪#xff1f; 我们先来理解一个最基本的问题#xff1a;到底什么是Agent#xff1f;智能体 (Agent) #x1f916;简单说#xff0c;就是一个能自主感知、思考、并采取行动来达成目标的“东西”。把它想象成一个虚…第一部分Agent的基础 - 它是谁在哪我们先来理解一个最基本的问题到底什么是Agent智能体 (Agent) 简单说就是一个能自主感知、思考、并采取行动来达成目标的“东西”。把它想象成一个虚拟的机器人有自己的大脑和身体。环境 (Environment) Agent不是活在真空中它需要一个活动场所。这个场所就是环境。对于一个帮你订机票的Agent整个互联网就是它的环境。感知 (Perception) Agent需要“五官”来了解环境。它通过读取数据、分析图像、听懂你的指令来感知世界。这就是它的“眼睛”和“耳朵”。状态 (State) 这是Agent对世界当下的“快照”和理解。比如它知道“现在是晚上7点用户还没吃饭机票还未预订”。小结 一个智能体(Agent) 在特定环境(Environment) 中通过感知(Perception) 来了解当前状态(State)。这是它一切行动的基础。第二部分Agent的大脑 - 它是如何思考的光有五官还不够更重要的是大脑。记忆 (Memory) Agent需要记住过去发生的事比如你们之前的对话、它的成功与失败经验。记忆让它能够持续学习和改进。大语言模型 (Large Language Models) ✨这就是Agent大脑的核心引擎像GPT-4这样的LLM为Agent提供了强大的理解、推理和生成能力。它是Agent的“智商”基础。知识库 (Knowledge Base) 除了通用知识我们还可以给Agent一个专属的“专业图书馆”里面存放着特定领域的数据或公司内部文件。这让它成为特定领域的专家。思维链 (Chain of Thought - CoT) 这是让Agent“想清楚再回答”的关键技术。它会像人一样把一个复杂问题分解成一步步的逻辑链条从而得出更可靠的结论。ReAct 框架 (ReAct) ‍♂️这是目前最主流的Agent思考模式之一意思是**“思考(Reasoning) 行动(Action)”**。Agent每思考一步就去行动验证一下然后根据结果再进行下一步思考循环往复非常强大。第三部分Agent的手脚 - 它能做什么有了大脑就要行动起来。反射智能体 (Reflex Agent) ⚡最简单的Agent像“膝跳反射”一样。它基于预设的“如果…就…”规则做决策没有长期规划。比如“如果温度高于30度就开空调”。工具 (Tools) ️Agent不是万能的但它可以调用外部工具来增强自己比如它可以通过调用API来查询天气、预订酒店、发送邮件。工具无限扩展了Agent的能力边界。行动 (Action) ⚙️Agent思考后最终执行的任何任务或行为。点击按钮、输入文字、调用一个工具都算一次行动。规划 (Planning) ️面对复杂目标Agent需要先制定一个行动序列也就是一份“计划书”。比如要完成“帮我规划一次巴黎旅行”它会规划出查机票 - 订酒店 - 规划路线 - 预订门票等一系列行动。第四部分从独行侠到梦之队 - Agent的社会学一个Agent的力量有限但一群Agent呢这就进入了更高级的玩法。多智能体系统 (Multi-Agent System) ‍‍‍在一个环境里让多个Agent协同工作各司其职。就像一个公司里有产品、研发、市场等不同角色的员工。编排 (Orchestration) 谁来指挥这些Agent“编排”就是协调多个Agent、工具和任务流的“总指挥”或“项目经理”确保整个任务顺利完成。任务交接 (Handoffs) 在一个团队里任务需要在不同Agent之间传递。比如“数据分析Agent”把报告交给“PPT制作Agent”这个过程就是任务交接。蜂群 (Swarm) 一种更高级的协作模式。没有一个绝对的中心指挥大量简单的Agent通过局部互动涌现出惊人的集体智能。就像一个蚁群或蜂群高效地完成复杂任务。智能体辩论 (Agent Debate) ️让多个Agent扮演不同角色比如乐观派、批判派对一个问题进行多轮辩论从而得出一个更全面、更可靠的决策。这叫“真理越辩越明”。第五部分自我进化 - Agent如何成长最可怕的是它们还会自己变强。评估 (Evaluation) Agent完成任务后需要有一个机制来衡量它的表现有多好哪里做得不对。这就是对结果的“复盘”和“绩效考核”。学习循环 (Learning Loop) 这是成长的闭环。Agent根据评估(Evaluation) 的反馈不断调整自己的记忆(Memory) 和行为模式从而在下一次任务中表现得更好。这个循环一旦跑起来它的能力就会持续指数级增长。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你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‌02适学人群应届毕业生‌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‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发