企业官网建设流程全解析

用html做网站,域名过期了被别人拿去做违法,长安建网站公司,平面设计需要美术功底吗文章介绍了LLM Agent的概念、组成和挑战。LLM Agent是能通过顺序推理解决复杂问题的高级AI系统#xff0c;主要由Agent/brain#xff08;核心LLM#xff09;、Memory#xff08;短期和长期记忆#xff09;、Planning#xff08;任务分解与反思#xff09;和Tool use主要由Agent/brain核心LLM、Memory短期和长期记忆、Planning任务分解与反思和Tool use外部工具集成四部分组成。文章还介绍了多个LLM Agent框架及其实际应用同时指出其在上下文限制、长期规划、输出一致性等方面面临的挑战。LLM Agent 概述当您遇到没有简单答案的问题时您通常需要遵循几个步骤仔细思考并记住您已经尝试过的内容。LLM代理正是为语言模型应用程序中的这些情况而设计的。它们结合了全面的数据分析、战略规划、数据检索以及从过去的行动中学习以解决复杂问题的能力。在本文中我们将探讨什么是LLM代理、它们的好处、能力、实际示例以及他们面临的挑战。什么是LLM AgentLLM Agent 是高级 AI 系统旨在创建需要顺序推理的复杂文本。他们可以提前思考记住过去的对话并使用不同的工具根据所需的情况和风格调整他们的回答。现在考虑一个详细的场景根据新的数据隐私法公司面临的常见法律挑战是什么法院如何解决这些问题这个问题比仅仅查找事实更深入。这是关于了解新规则它们如何影响不同的公司并了解法院对这一切的看法。一个简单的 RAG 系统可以提取相关的法律和案例但它缺乏将这些法律与实际业务情况联系起来或深入分析法院判决的能力。在这种情况下当项目需要顺序推理、计划和记忆时LLM Agent 就会发挥作用。对于这个问题Agent 可以将其任务分解为多个子任务如下所示。• 第一个子任务可能是访问法律数据库以检索最新的法律法规。• 其次它可以建立以前处理类似问题的历史基线。• 另一个子任务可以是总结法律文档并根据观察到的模式预测未来趋势。要完成这些子任务Agent 需要一个结构化的计划LLM、一个可靠的内存来跟踪进度以及访问必要的工具。这些组件构成了LLM Agent 工作流程的支柱。LLM Agent组件LLM代理通常由四个部分组成• Agent/brain: 代理/大脑• Planning: 规划• Memory: 记忆• Tool use: 工具使用Agent/brain 代理/大脑LLM Agent 的核心是大语言模型它根据经过训练的大量数据来处理和理解语言。使用LLM Agent 时首先要为其提供特定 Prompt。这个 Prompt 至关重要——它指导 LLM 如何响应、使用什么工具以及在交互过程中应该实现的目标。这就像在旅行前给导航员指路一样。此外您还可以使用特定角色自定义代理。这意味着为代理设置某些特征和专业知识使其更适合特定任务或交互。这是关于调整代理以感觉适合情况的方式执行任务。比如历史专家、法律专家、经济专家等等。从本质上讲LLM Agent 的核心是将高级处理能力与可自定义功能相结合以有效处理和适应各种任务和交互。Memory 记忆Agent 的LLM Memory 通过记录以前完成的工作来帮助他们处理复杂的LLM任务。内存有两种主要类型• **短期记忆**这就像 agent’s 的记事本它可以在对话中快速写下重要细节。它跟踪正在进行的讨论帮助模型对直接环境做出相关响应。然而这种记忆是暂时的一旦手头的任务完成就会清除。• **长期记忆**将其视为 agent’s 的日记存储数周甚至数月过去互动的见解和信息。这不仅仅是关于保存数据;它是关于理解模式、从以前的任务中学习并调用这些信息以在未来的交互中做出更好的决策。通过混合这两种类型的记忆该模型可以跟上当前的对话并利用丰富的交互历史记录。这意味着它可以提供更有针对性的响应并随着时间的推移记住用户的偏好使每次对话都感觉更加紧密和相关。从本质上讲代理正在建立一种理解这有助于它在每次互动中更好地为您服务。Planning 规划通过规划LLM Agent 可以推理将复杂的任务分解成更小、更易于管理的部分并为每个部分制定具体的计划。随着任务的发展代理还可以反思和调整他们的计划确保他们与现实世界的情况保持相关性。这种适应性是成功完成任务的关键。规划通常包括两个主要阶段计划制定和计划反思。计划制定阶段Agent 将大型任务分解为较小的子任务如下是几种拆分的方法• 一些任务分解方法建议一次性创建一个详细的计划然后逐步遵循它。• 思维链 CoT 方法推荐了一种更具适应性的策略让智能体逐个处理子任务从而提供更大的灵活性。• 思路(ToT)树是另一种通过探索解决问题的不同途径来进一步发展 CoT 技术的方法。它将问题分为几个步骤在每个步骤中产生多个想法并像树上的树枝一样排列它们。制定计划后代理审查和评估其有效性非常重要。LLM基于智能体的智能体使用内部反馈机制利用现有模型来改进其策略。他们还与人类互动根据人类的反馈和偏好调整他们的计划。代理还可以从他们的真实和虚拟环境中收集见解使用结果和观察来进一步完善他们的计划。在规划中纳入反馈的两种有效方法是 ReAct[1] 和 Reflexion[2]。Tools use 工具使用这里的工具是帮助LLM Agent 与外部环境连接以执行某些任务的各种资源。这些任务可能包括从数据库中提取信息、查询、编码以及代理运行所需的任何其他内容。LLM当代理使用这些工具时它会遵循特定的工作流程来执行任务、收集观察结果或收集完成子任务和满足用户请求所需的信息。以下是不同系统如何集成这些工具的一些示例• MRKL[3]模块化推理、知识和语言该系统使用一系列专家模块从神经网络到计算器或天气 API 等简单工具。main LLM 充当 router根据任务将查询定向到相应的 expert 模块。• Toolformer[4] 和 TALM工具增强语言模型[5]这些模型经过专门微调可以有效地与外部 API 交互。例如该模型可以经过训练使用金融 API 来分析股票市场趋势或预测货币波动从而直接向用户提供实时金融洞察。• HuggingGPT[6]该框架使用 ChatGPT 来管理任务方法是选择 HuggingFace 平台上可用的最佳模型来处理特定请求然后总结结果。• API-Bank[7]一项基准测试用于测试LLMs使用 53 个常用 API 处理日程安排、健康数据管理或智能家居控制等任务的能力。LLM代理框架让我们看一下一些值得注意LLM的代理[8]和框架• Langchain[9] - 用于开发 LLM-powered 应用程序的框架可简化LLM应用程序生命周期。• Llama Index[10]一个数据框架通过数据连接器和结构、高级检索交互和集成功能简化LLM应用程序的创建。• Haystack[11] - 一个端到端的 NLP 框架使您能够构建 NLP 应用程序。• Embedchain[12] - 为您的数据集创建类似 ChatGPT 的机器人的框架。• MindSearch[13]一种新的 AI 搜索引擎框架其工作方式类似于 Perplexity.ai Pro[14]。您可以使用 GPT 和 Claude 等专有LLMs模型或 InternLM2.5-7b-chat[15] 等开源模型将其设置为您自己的搜索引擎。它旨在浏览数百个网页来回答任何问题提供详细的回答并展示它如何找到这些答案。• AgentQ[16]帮助创建可以规划、适应和自我纠正的自主 Web 代理。它使用直接偏好优化 DPO[17] 算法集成了引导式 Monte Carlo 树搜索 MCTS、AI 自我批评和 RLHF[18]。• Nvidia NIM 代理蓝图[19]适用于需要构建和部署自定义 GenAI 应用程序的企业开发人员的代理。• Bee 代理框架[20]IBM 的一个开源框架用于大规模构建、部署和服务大型代理工作流。IBM 对 Bee 的目标是使开发人员能够采用最新的开源和专有模型同时对当前代理实现进行最少的更改。LLM代理挑战虽然LLM代理非常有用但它们确实面临着我们需要考虑的几个挑战•有限的上下文LLM代理一次只能跟踪有限数量的信息。这意味着他们可能不记得谈话中早些时候的重要细节或错过了关键指示。尽管 vector stores(向量数据库) 等技术通过提供对更多信息的访问来提供帮助但它们无法完全解决这个问题。•长期规划的困难LLM代理人很难制定跨长期的计划。当意外问题出现时他们往往难以适应与人类解决问题的方式相比这可能会使他们不那么灵活。•不一致的输出由于LLM代理依靠自然语言与其他工具和数据库交互因此它们有时会产生不可靠的输出。他们可能会犯格式错误或未正确遵循说明这可能会导致他们执行的任务出错。•适应特定角色LLM代理需要能够根据手头的任务处理不同的角色。然而对他们进行微调以理解和执行不常见的角色或与不同的人类价值观保持一致是一项复杂的挑战。最新的 MOE 模型可能就比较好解决这个问题。•Prompt依赖性LLM agent根据提示词进行操作但这些提示需要非常精确。即使是很小的更改也可能导致大错误因此创建和优化这些提示可能是一个微妙的过程。这就会出现失之毫厘谬之千里的问题。•管理知识保持LLM Agent的知识准确和公正是很棘手的。他们必须拥有正确的信息才能做出明智的决定但太多不相关的信息会导致他们得出错误的结论或根据过时的事实采取行动。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。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】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段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】