企业官网建设流程全解析

网站建设是属于什么岗位,如何用wordpress搭建录播课程,呼叫中心系统有哪些,秦皇岛建设里小区今天分享Springer Nature旗下的学术期刊Artificial Intelligence Review最新刊登的文章#xff1a;《Agentic AI#xff1a;架构、应用与未来方向的全面综述》 在进入正文之前#xff0c;为感谢大家的支持#xff0c;赠送4本AI Agent实战指南#xff0c;可在评论区留言《Agentic AI架构、应用与未来方向的全面综述》在进入正文之前为感谢大家的支持赠送4本AI Agent实战指南可在评论区留言点赞Top4《AI Agent实战指南构建高校、可协作的智能体》这是一本认识、应用AI Agent的实战指南系统梳理了智能体的基础知识、构建工具、配置流程与场景实践面向希望用AI技术提高工作生产力的读者。一方面内容涵盖基础的技术理论及主流框架的实战方法详解本地与云端部署、安全合规、持续升级与维护机制等。另一方面精选多个行业实用案例覆盖常见业务场景帮助读者构建高可用、强扩展、真落地的智能体。太长不看版别再把 LLM 智能体硬塞进“感知-规划-行动-反思”的老框里——它们根本不是传统符号 AI 的“升级版”而是另一条科技树。AI 范式的演化历程Symbolic AI-Machine learning-Deep learning-generative AI-Agentic AI作者提出“双范式”框架Symbolic/Classical符号/经典靠算法规划 持久状态追求可验证Neural/Generative神经/生成靠随机生成 提示词编排追求高适应。90 篇文献2018-2025系统回顾发现医疗 / 法律等高风险场景 → 符号或“受控神经”占优金融 / 教育等高数据场景 → 纯神经风头正劲伦理治理研究 90% 集中在神经范式符号侧几乎“裸奔”。未来不是“谁干掉谁”而是神经-符号混合架构——可靠与灵活兼得。为什么“概念 retrofitting”是颗雷传统综述常把 AutoGPT、CrewAI 等 LLM 智能体套进 BDI、PPAR 等符号框架就像把电动车说明书翻译成蒸汽机术语——看似通顺实则误导。本文开篇即炮轰这种“概念 retrofitting”指出必须回到机制本质重新分类。一张图看清 Agentic AI 的两条科技树Figure 2双范式总览左侧“符号血脉”自上而下靠逻辑右侧“神经血脉”自下而上靠数据。两者目标类似但“底层操作系统”完全不兼容。方法论PRISMA 如何筛出 90 篇硬核文献Figure 7PRISMA 流程初始 157 篇 → 去重 120 → 筛剩 78 → 补充 12 篇符号经典 → 最终 90 篇。符号关键词BDI agent、SOAR、POMDP…神经关键词LLM agent、prompt chaining、AutoGen…两轮独立编码Cohen’s κ 0.82可靠性拉满。结果全景图范式 × 领域 × 时间三维可视化Figure 8把 90 篇研究按颜色编码蓝 符号橙 神经紫 混合。一眼看出2018-2021 蓝点多2022-2025 橙点井喷。医疗 / 法律以蓝紫为主金融 / 教育几乎全橙。架构对决符号规划 VS 提示词编排维度符号范式神经范式核心机制MDP/POMDP 规则引擎提示词链 工具调用状态管理显式 belief 库隐式 context window可验证性高可形式化低需后验解释典型框架SOAR, JADEAutoGen, CrewAI, LangChainTable 7——现代神经框架的Orchestration机制多智能体协作从“合同网”到“群聊”协调方式符号经典神经新潮协议合同网CNP、黑板系统结构化对话、角色分工决策确定性拍卖LLM 随机路由可追溯完整 audit log黑箱只能 dump promptTable 8总结一个像“竞标工程”一个像“微信群头脑风暴”。评估指标accuracy 已经不够用了符号侧goal completion fidelity、plan optimality、形式验证。神经侧长程任务成功率、工具调用鲁棒性、token 成本、latency。新 benchmark 必须“范式感知”——否则就像用跳高规则评判跳水。混合架构呼声最高但缺标准化接口Table 9把缺口切成 9 大板块每块都给出“符号要补什么 神经要补什么 混合怎么玩”。选三条最痛的评估符号缺开放世界鲁棒性指标神经缺幻觉压力测试。记忆符号 belief 更新笨拙神经上下文太短。→ 亟需“外部结构化记忆”中间件。治理符号系统审计框架老化神经系统责任归属模糊。→ 倒逼“范式专属”法规。伦理治理范式不同风险不同药方也不同Table 11逐条拆解透明度符号天生“白盒”神经必须上 SHAP/LIME 决策日志。安全攻击符号怕“逻辑炸弹”神经怕“提示注入”。责任归属符号可追溯到规则工程师神经出现“归因黑洞”可能催生新的“严格责任”立法。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】