局域网中怎么访问自己做的网站影响网站pr的主要因素有哪些

局域网中怎么访问自己做的网站,影响网站pr的主要因素有哪些,如何进行微网站开发,百度指数查询在当今构建 AI 应用的过程中#xff0c;Function Calling、MCP 以及 AI Agent 是三个密切相关但层级分明的概念。理解它们的区别与联系#xff0c;对于开发者设计合适的 AI 系统至关重要。我们可以把这三者类比为“调用指令 → 调度系统 → 自主执行者”#xff0c;分别解决…在当今构建AI应用的过程中Function Calling、MCP以及AI Agent是三个密切相关但层级分明的概念。理解它们的区别与联系对于开发者设计合适的AI系统至关重要。我们可以把这三者类比为“调用指令 → 调度系统 → 自主执行者”分别解决不同层级的问题。Level 1Function Calling —— 让模型“能调用工具”Function Calling是最基础的一层它的核心目标是让大模型能正确生成调用外部函数的指令。开发者只需定义好函数接口模型通过提示词知道有哪些函数可调用并在推理中选择合适的函数与参数。示例{ function: getWeather, parameters: { city: Beijing } }模型可以通过这种方式调用天气API并返回当前天气信息。适用场景查询天气查询股票价格简单的数据库查询局限性工具数量一多例如几十上百个模型就难以在一长串函数列表中准确选择提示词复杂、上下文迅速膨胀效果大打折扣。Level 2MCPMulti-tool Calling Protocol—— 高效接入大量工具当工具数量变多Function Calling明显力不从心。这时就需要引入MCP也就是多工具调用协议。MCP提供一种统一标准的工具接入机制就像一个AI插座让所有工具都能以标准化协议连接进来。模型不再直接面对所有函数细节而是通过MCP接入各类“工具服务”根据需要动态请求。参考[【转载】MCPModel Context Protocol全面研究报告概念、实践与未来趋势]示例场景 让Agent查询CRM中Acme公司上季度的销售合同PDF发邮件再安排日历会议。使用Function Calling需要定义查询 CRM 的函数搜索结果文件的函数发送邮件的函数日历管理函数每一个函数都要放进提示词模型每次都要精挑细选非常低效。如果使用 MCP模型只需知道连接了哪些服务如 CRM 服务、邮件服务、日历服务具体调用细节交由 MCP 协议处理大大简化上下文与选择复杂度提高扩展性和效率。优势支持标准化工具接入可动态发现和调用服务提升多工具环境下的调用效率局限生态尚不成熟第三方工具支持有限大规模并发下性能瓶颈仍待验证主流大模型如 OpenAI支持度不高目前以 Anthropic 领跑Level 3AI Agent —— 自主完成复杂任务再往上一层就是 AI Agent它不只是“调用工具”而是具备一定的自主性能进行规划、决策、执行的闭环操作。特点拥有目标感能理解任务目标拥有计划能力能拆解任务为多步执行拥有记忆或上下文追踪能力能基于历史行动优化后续行为示例任务 自动制定旅行计划 → 预订机票 → 安排住宿 → 发邮件 → 生成行程表这种复杂的流程如果用Function Calling或MCP来做依然需要人为编排。而Agent可以自己规划步骤、调用合适的工具完成全流程。优势自主性强多步骤任务更自然更接近“类人助手”的体验挑战开发成本高、调试困难模型行为不可预测容易跑偏安全性与稳定性难以保障 AI 智能系统三层架构图-------------------------------------------------------------- | Level 3: AI Agent | |--------------------------------------------------------------| | ✅ 自主规划任务 | | ✅ 多轮决策能力 | | ✅ 自主调用工具通过 MCP | | | | 示例制定旅行计划、项目管理、自动回复邮件等 | -------------------------------------------------------------- ▲ │ -------------------------------------------------------------- | Level 2: MCP | |--------------------------------------------------------------| | ✅ 多工具统一接入标准 | | ✅ 减轻上下文负担 | | ✅ 动态选择服务端点如 CRM、邮件、日历等 | | | | 示例统一接入企业内部 API、数据库、文件管理、自动化服务等 | -------------------------------------------------------------- ▲ │ -------------------------------------------------------------- | Level 1: Function Calling | |--------------------------------------------------------------| | ✅ 模型调用外部函数的能力通过结构化 JSON | | ✅ 适用于简单明确定义的任务 | | | | 示例查天气、查汇率、执行一个搜索查询等 | --------------------------------------------------------------✅ 三者对比总结层级核心能力适用场景示例Function Calling让模型能调用函数简单查询、单一工具查询天气、查询汇率MCP高效管理多个工具接入多工具、低上下文开销企业 CRM、邮箱、文档AI Agent自主规划 多步决策复杂任务、流程自动化自动旅行计划、自动化办公 结语Function Calling是基础能力MCP是系统总线而 AI Agent 是智能大脑。三者并不对立而是逐级递进、协同构建出强大的AI系统。未来的AI应用可能会结合三者优势实现“会思考、会调用、会执行”的智能体系统。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】