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岳阳建站公司,教务系统管理系统入口,如何建立网络销售平台,做网站的云服务器选什么Agent工程是构建可靠LLM系统的新兴学科#xff0c;通过构建-测试-发布-观察-优化-循环迭代#xff0c;结合产品思维、工程和数据科学技能#xff0c;解决大模型应用的不可预测性问题#xff0c;让开发者能够在大模型环境中快速迭代#xff0c;打造可信赖的智能系统。如果你…Agent工程是构建可靠LLM系统的新兴学科通过构建-测试-发布-观察-优化-循环迭代结合产品思维、工程和数据科学技能解决大模型应用的不可预测性问题让开发者能够在大模型环境中快速迭代打造可信赖的智能系统。如果你构建过 Agent智能代理你就会知道在我的机器上能运行和在生产环境中能运行之间的差距可能非常巨大。传统软件假设你大致知道输入是什么并且可以定义输出。而 Agent 两者都不给你用户可以说任何话可能行为的空间是完全开放的。这就是它们强大的原因——也是它们可能以你意想不到的方式出现偏差的原因。在过去的 3 年里我们目睹了数千个团队与这一现实作斗争。那些成功地将可靠的产品发布到生产环境的团队——如 Clay、Vanta、LinkedIn 和 Cloudflare 等公司——并没有遵循传统的软件开发手册。他们正在开创一些新的东西Agent 工程。什么是 Agent 工程Agent 工程是将非确定性 LLM 系统迭代优化为可靠生产体验的过程。这是一个循环过程构建、测试、发布、观察、优化、重复。这里的关键是发布不是最终目标。它只是你不断前进以获得新见解并改进 Agent 的方式。要做出有意义的改进你需要了解生产环境中正在发生什么。你越快地完成这个循环你的 Agent 就会变得越可靠。我们将 Agent 工程视为一门新兴学科结合了 3 种技能集的协同工作产品思维工程数据科学Agent 工程的应用场景Agent 工程不是一个新的职位名称。相反它是现有团队在构建能够推理、适应和表现出不可预测行为的系统时承担的一组职责。如今发布可靠 Agent 的组织正在扩展工程、产品和数据团队的技能以满足非确定性系统的需求。以下是这种实践通常出现的场景软件工程师和机器学习工程师平台工程师产品经理数据科学家这些团队拥抱快速迭代你经常会看到软件工程师追踪错误并将其交给产品经理让他们根据这些见解调整提示词或者产品经理识别出需要工程师提供新工具的范围问题。每个人都认识到强化 Agent 的真正工作是通过这个观察生产行为并根据所学系统地优化的循环来实现的。为什么是 Agent 工程为什么是现在两个根本性的转变使 Agent 工程变得必要。首先LLM 足够强大可以处理复杂的多步骤工作流。我们一直看到 Agent 承担整个工作而不仅仅是任务。Clay 使用 Agent 处理从潜在客户研究到个性化推广和 CRM 更新的一切工作。LinkedIn 使用 Agent 扫描大量人才库进行招聘对候选人进行排名并立即找到最强的匹配。我们开始跨越门槛Agent 正在生产环境中提供有意义的商业价值。其次这种力量伴随着真正的不可预测性。简单的 LLM 应用虽然是非确定性的但往往具有更受限的行为。Agent 则不同。它们跨多个步骤进行推理调用工具并根据上下文进行适应。使 Agent 有用的那些特性也使它们的行为与传统软件不同。这通常意味着每个输入都是边缘情况你不能用旧方法调试运行不是二元的当你把这一切放在一起——Agent 运行真实的、高影响力的工作流但其行为方式是传统软件无法解决的——就有了新学科的机会和需求。Agent 工程让你能够利用 LLM 的力量同时构建你在生产环境中真正可以信任的系统。Agent 工程在实践中是什么样的Agent 工程遵循与传统软件开发不同的原则。要实现可靠的 Agent 系统发布是你学习的方式而不是学习之后才做的事情。我们看到成功的工程团队遵循的 Agent 开发节奏大致如下构建 Agent 的基础基于你能想象的场景进行测试发布以观察真实世界的行为观察优化重复工程的新标准如今发布可靠 Agent 的团队有一个共同点他们不再试图在发布前完善 Agent而是开始将生产环境视为他们的主要老师。换句话说追踪每个决策大规模评估并在几天而不是几个季度内发布改进。Agent 工程正在兴起因为机会需要它。Agent 现在可以处理以前需要人类判断的工作流但前提是你能让它们足够可靠以值得信任。没有捷径只有系统性的迭代工作。问题不是 Agent 工程是否会成为标准实践如何学习大模型 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】