企业官网建设流程全解析

滴道网站建设,做网站如何使用数据库,wordpress宽屏主题,网站建设账务处理AI Agent作为今年最火的AI关键词之一#xff0c;今年8月在它“风头正盛”之时没有草草入局#xff0c;快到年末了决定补上这一课。 本文概要 1我理解的AI Agent是什么#xff1f; 2如何判断#xff1a;我的想法适合用AI Agent实现吗#xff1f; 3如何构建#xff1f;A…AI Agent作为今年最火的AI关键词之一今年8月在它“风头正盛”之时没有草草入局快到年末了决定补上这一课。本文概要1我理解的AI Agent是什么2如何判断我的想法适合用AI Agent实现吗3如何构建Agent的四大模式与框架4AI Agent的未来 - 每个SaaS产品都可能被一个Agented版本重新定义什么是AI Agent提到AI Agent之前大部分人可能已经使用过现在更流行的AI工具比如ChatGPT、DeepSeek等这些工具的核心是大语言模型LLM。LLMs使用ChatGPT等工具时我们向它发送消息即下达任务它以对话形式返回结果。比如我们发送“帮我写一份邮件”它就会返回一封邮件的内容。AI workflow与仅停留在“语言”层面的LLM不同AI Workflow 的核心突破在于能够接入并操作各种外部工具从而将AI的能力从对话拓展到实际执行。例如目前流行的AI自动化工具如n8n和扣子它们可以连接你的聊天应用、邮件账号等真正实现从“语言”走向“行动”。以“撰写并发送一封邮件”这个任务为例在AI Workflow中通常会设置这样一个固定流程1触发器你发出指令如“写一份关于…的邮件并发送”。2内容处理系统接收到指令并解析出你的核心意图。3AI执行与工具调用AI模型根据解析后的意图撰写邮件正文随后自动调用已接入的邮件工具如Gmail来发送这封邮件。4输出反馈将“邮件发送成功”的结果返回给你。在这个过程中AI扮演的往往是工作流中一个更智能的节点或工具它负责处理语言部分而整个流程的路径和工具调用方式是预先设定好的。AI Agent虽然n8n和扣子这类自动化工具中常提及“AI Agent”的概念但其本质更多是在预置流程中调用“AI工具”而非真正的AI Agent。真正AI Agent的核心特征是“自主决策”这标志着AI从被动执行的“工具”转变为能主动规划与协调的“决策主体”。它具备以下关键能力1规划与决策能自主理解目标并拆解为可执行的步骤。2工具调用能根据决策自主选择并调用合适的工具来执行。3记忆与学习能在交互中积累经验优化未来的决策与执行。判断一个系统是否为真正的AI Agent关键在于评估其自主性具体可审视以下三点1能否动态调整AI Workflow的流程和工具通常是固定的。而AI Agent能根据任务实际情况动态调整执行步骤和工具选择。2能否循环迭代AI Agent能评估任务完成度。若效果未达预期它可以自主调整工具、指令或策略进行迭代优化直至达成目标。3是否有记忆与上下文AI Agent能将过往经验转化为“记忆”并据此调整未来策略实现持续改进。您可以通过以下三个问题快速判断一个产品更接近“自动化工作流”还是“智能体”1面对一个全新的、未预设过的目标它能自主规划出步骤吗•工作流通常不能。智能体可以尝试自主规划。2执行中遇到意外错误如网站改版它会尝试其他方法解决吗•工作流通常会报错停止。智能体可能重试或寻找替代方案。3在完成大量类似任务后它会比最初表现更优吗•工作流基本不会自我提升。智能体可通过记忆和学习实现优化。如何判断我的想法适合用AI Agent实现吗你可以通过下面几个问题来快速决策。非必要的话使用传统的自动化工作流或简单AI工具可能更高效和经济。快速决策路径1我的任务目标是否开放、步骤是否复杂多变是 → 倾向Agent2执行中是否需要根据中间结果动态决定下一步是 → 倾向Agent3是否需要组合多个工具并可能遇到意外需要处理是 → 倾向Agent真实场景中的AI智能体从工作流到智能体在实践中大多数解决方案分布在一个从“固定工作流”到“完全自主智能体”的范围内位置典型场景与案例核心特征更靠近“工作流”端固定流程自动化自动生成周报拉取Git提交、读取JIRA任务、套用模板。定时发送营销邮件。流程预先设定AI作为流程中一个智能化的固定节点。更靠近“智能体”端开放目标探索AI科研助手自主搜索、筛选、综述某一领域进展。全能个人助理处理“规划并组织一次团队建设”等模糊请求。自主规划路径动态调用工具并能从交互中学习优化。如何构建Agent的四大核心能力一个强大的Agent通常具备四大核心能力反思Reflection、工具使用Tool Use、规划与推理Planning Reasoning、多智能体协作Multi-Agent。多Agent协作尤其能解决复杂问题主要有几种模式•顺序协作像流水线A干完交给B。•层级协作有一个“经理”Agent负责分配任务、协调“员工”Agent。•混合/异步协作更灵活适用于像自动驾驶、网络安全监控等需要实时反应和并行处理的场景。要搭建它们你可以使用LangChain、Auto-GPT、SuperAGI等专门框架它们的设计核心就是让AI成为“决策者”而非仅仅被调用。未来已来成为设计Agent的专家AI Agent带来的远不止效率提升。它预示着一个趋势“每个SaaS产品都可能被一个Agented版本重新定义。”这并不意味着失业而是角色的转变。当AI成为“决策者”我们需要的人是能理解行业深度需求、设计智能体协作框架的专家。与其担心被AI取代不如思考如何利用Agent思维重构你所熟悉的领域。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】