企业官网建设流程全解析

湘潭网站建设 磐石网络在哪,网页开发用到的技术,互联网公司经营范围有哪些,无锡本地模板网站建设产品名字来源于#xff1a;《战神》游戏以希腊神话为背景#xff0c;讲述奎托斯#xff08;Kratos#xff09;由凡人成为战神并展开弑神屠杀的冒险经历#xff0c;Blades 是奎托斯的标志性武器。在人工智能浪潮席卷全球的今天#xff0c;大型语言模型#xff08;LLM#xf…名字来源于《战神》游戏以希腊神话为背景讲述奎托斯Kratos由凡人成为战神并展开弑神屠杀的冒险经历Blades 是奎托斯的标志性武器。在人工智能浪潮席卷全球的今天大型语言模型LLM正在重塑软件开发的边界。然而对于广大的 Go 开发者而言一个普遍的痛点是主流的 LLM 应用框架如 LangChain大多基于 Python这使得在以 Go 为主要技术栈的团队中开发 Agent 应用变得不那么“原生”和高效。为了解决这个挑战今天我带着我的新作品来了它就是Blades! Blades 是一个专为 Go 语言设计的、用于构建 AI Agent 应用的现代化框架。目处于初期阶段当前已支持自定义模型、工具、记忆体、中间件等功能适用于多轮对话、链式推理和结构化输出等场景。它保持着 Kratos 一贯的设计美学结合 Go 语言的特性提供了灵活且高效的 AI Agent 解决方案。Go Idiomatic完全依照 Go 的思维方式构建代码风格、使用体验都让 Go 开发者感到亲切。使用简单通过简洁的代码生命定义 AI Agent实现需求快速交付让复杂的逻辑变得清晰、易于管理和维护。中间件生态借鉴 Kratos 的中间件设计理念无论是 Observability、Guardrails都可以方便地集成到 AI Agent。高度可扩展通过统一的接口和可插拔的组件实现高度的解耦和可扩展性方便集成不同的 LLM 模型和外部工具。架构当前 Blades 主要由以下模块组成Agent (智能体)执行任务的核心单元可以调用模型和工具。Prompt (提示词)用于与 LLM 交互的模板化文本支持动态变量替换和复杂的上下文构建。Chain (链)将多个 Agent 或其他 Chain 串联起来形成复杂的工作流。ModelProvider (模型)可插拔的 LLM 接口您可以轻松切换和集成不同的语言模型服务如 OpenAI 等。Tool (工具)Agent 可以使用的外部能力例如调用 API、查询数据库、访问文件系统等。Memory (记忆)为 Agent 提供短期或长期的记忆能力实现具备上下文的连续对话。Middleware (中间件)类似于 Web 框架中的中间件可以实现对 Agent 的横切面控制。核心接口其中Runner是 Blades 框架中最核心的接口它定义了所有可执行组件的基本行为。// Runner represents an entity that can process prompts and generate responses.type Runner interface { // Run 执行一个同步的、非流式的操作返回一个完整的 Generation 结果。 Run(context.Context, *Prompt, ...ModelOption) (*Generation, error) // RunStream 执行一个异步的、流式的操作返回一个 Streamer用于逐步接收 Generation 结果。 RunStream(context.Context, *Prompt, ...ModelOption) (Streamer[*Generation], error)}其设计旨在提供一个统一的执行范式通过Run和RunStream方法实现了框架内各种功能模块的解耦、标准化和高度可组合性。Agent、Chain、ModelProvider等组件都实现了此接口从而统一了它们的执行逻辑使得不同组件能够像乐高积木一样灵活组合构建复杂的 AI Agent。ModelProviderModelProvider是Blades框架与底层大语言模型LLM进行交互的核心抽象层。其设计目标在于通过统一的接口实现解耦和扩展性使得框架核心逻辑与特定模型如 OpenAI, DeepSeek, Gemini 等的实现细节分离。其他模块设计不再一一赘述可以阅读代码了解细节。动手做一个电影推荐 Agent下面我们通过一个简单的例子来展示如何使用 Blades 构建一个电影推荐 Agent。这个 Agent 会推荐一个中国明星并列出他/她主演过的电影。package mainimport ( context log github.com/go-kratos/blades github.com/go-kratos/blades/contrib/openai)funcmain() { agent : blades.NewAgent( Template Agent, blades.WithModel(qwen-plus), blades.WithProvider(openai.NewChatProvider()), ) // Define templates and params params : map[string]any{ actor: 成龙, movies: 10, } // Build prompt using the template builder // Note: Use exported methods when calling from another package. prompt, err : blades.NewPromptTemplate(). System(你是一个电影电视剧推荐大师根据用户信息进行推荐 {{.movies}} 作品。, params). User(请为我推荐 {{.actor}} 的电影请按照“标题年份、类型/风格 、推荐理由”的格式输出。, params). Build() if err ! nil { log.Fatal(err) } log.Println(Generated Prompt:, prompt.String()) // Run the agent with the templated prompt result, err : agent.Run(context.Background(), prompt) if err ! nil { log.Fatal(err) } log.Println(result.AsText())}执行程序后你会得到类似如下的输出2025/09/25 22:12:34 Generated Prompt: [Text: 你是一个电影电视剧推荐大师根据用户信息进行推荐 10 作品。)][Text: 请为我推荐 成龙 的电影请按照“标题年份、类型/风格 、推荐理由”的格式输出。)]2025/09/25 22:12:34 Processing message: system [{你是一个电影电视剧推荐大师根据用户信息进行推荐 10 作品。}]2025/09/25 22:12:34 Processing message: user [{请为我推荐 成龙 的电影请按照“标题年份、类型/风格 、推荐理由”的格式输出。}]2025/09/25 22:13:00 当然可以以下是10部成龙的经典电影推荐涵盖动作、喜剧、冒险等多种风格展现他独特的“功夫喜剧”魅力与特技表演1. **《警察故事》1985** - 类型/风格警匪 / 动作 / 犯罪 - 推荐理由被誉为成龙最具代表性的作品之一高难度实拍动作场面震撼影史商场追击戏成为经典充分展现其拼命三郎的敬业精神。2. **《A计划》1983** - 类型/风格动作 / 喜剧 / 冒险 - 推荐理由融合维多利亚时代背景与惊险钟楼跳伞戏动作设计极具创意幽默与紧张并存是早期动作喜剧的巅峰之作。....说在最后邀请所有 Go 开发者和 AI 爱好者访问我们的 GitHub 仓库亲自体验 Blades 带来的开发乐趣。GitHub 仓库: https://github.com/go-kratos/blades给项目一个 ⭐️ Star探索 examples 目录下的更多用法或者直接上手构建您的第一个 Go LLM 应用吧项目当前处于初期阶段持续迭代中期待反馈、建议和贡献想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”