企业官网建设流程全解析

简述网站建设的主要内容,网站的二级栏目怎么做,大兴网站制作,网站价值评估 php2025年如果你想构建和开发智能体 AI#xff08;Agentic AI#xff09;你到底需要用到哪些技术#xff0c;做哪些事情#xff0c;下图可以很完整的告诉你。并用不同颜色区分了 必须做#xff08;Must do#xff09;、可选#xff08;Optional#xff09; 和 工具/技术Agentic AI你到底需要用到哪些技术做哪些事情下图可以很完整的告诉你。并用不同颜色区分了 必须做Must do、可选Optional 和 工具/技术Tools/tech 三类内容。一、Agentic的关键环节下面详细介绍一下图中构建智能体 AI 开发的11个关键环节每个环节都是构建强大智能体的重要基石。1.Programming Prompting编程与提示工程是智能体与 AI 交互、控制 AI 行为的基础。涵盖编程语言Python、JavaScript、TypeScript、Shell/Bash 等、脚本与自动化API 请求、文件处理、异步编程、网页抓取、提示概念提示工程、上下文管理、思维链、多智能体提示、目标导向提示、自我批判与重试循环等。2.Basics of AI Agents智能体基础讲解“智能体”本身的核心概念与架构。包括什么是 AI 智能体、自主/半自主智能体、智能体架构ReAct、CAMEL、AutoGPT 等、模型上下文协议MCP、A2A 协议Agent-to-Agent、目标分解、任务规划算法、决策策略、行动规划循环、多智能体协作、自我反思/反馈循环等。3.LLMs APIs大语言模型与 API大语言模型是当下智能体的“大脑”API 则是与外部系统交互的关键。涵盖主流 LLM 提供商OpenAI GPT-4/GPT-4o、Claude、Gemini、Mistral 等、开源 LLMLlama、DeepSeek、Falcon 等以及 API 认证、限速、Toolformer/函数调用、工具调用与输出解析、Prompt 链式调用等技术与实践。4.Tool Use Integration工具使用与集成智能体需要“工具”来扩展能力如计算、搜索、网页浏览、文件读写等。包含工具系统、记忆集成、外部 API 调用、文件读写工具、Python 执行工具、搜索与检索工具、计算器/代码解释器、网页浏览工具等。5.Agent Frameworks智能体框架简化智能体开发的工具链与框架。主流框架如 LangChain、AutoGen、CrewAI、Flowise、AgentOps、Haystack、Semantic Kernel、Superagent、Llamaindex 等。6.Orchestration Automation编排与自动化让多个智能体或任务“协同工作”的技术与流程。涉及 n8n、Make.com、Zapier、LangGraph、DAG 管理、事件驱动触发器、Guardrails 验证、循环与条件工作流等工具和概念。7.Memory Management记忆管理智能体“记忆”是实现长期任务、上下文理解的关键。包括短期记忆、长期记忆、情景记忆、向量存储以及 Pinecone、Weaviate、Chroma、FAISS 等向量数据库技术。8.Knowledge RAG知识与检索增强生成让智能体“有知识”“能检索”的核心技术。涵盖 RAG检索增强生成、Embedding 模型、自定义数据加载器、文档索引、查询精炼、混合搜索以及 LangChain RAG、Llamaindex RAG 等实现方案。9.Deployment部署把智能体推向生产环境的关键步骤。包括 API 部署、无服务器函数、FastAPI/Streamlit/Gradio 等框架、Docker、Kubernetes、向量数据库托管以及 Agent Hosting Services如 Replicate、Modal 等。10.Monitoring Evaluation监控与评估保障智能体“可靠运行”“持续优化”的环节。涉及智能体评估指标、人在回路Human-in-the-Loop反馈、LangSmith、日志/追踪、自动评估循环、OpenTelemetry、Prometheus/Grafana、自定义仪表盘等工具与实践。11.Security Governance安全与治理智能体落地时必须考虑的安全与合规问题。包括提示注入防护、API Key 管理、用户认证、基于角色的访问控制RBAC、输出过滤、红队测试Red Team Testing、数据隐私与合规等。二、结语这张图系统梳理从 0 到 1 构建智能体 AI所需的知识、工具与实践路径”。无论是初学者入门还是开发者查漏补缺都能通过它快速定位自己需要的技术方向、工具链以及未来需要深入学习的领域。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】