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网站建设后台是什么,湖南长沙网站建,无锡企业网站制作公司,wordpress 豆瓣 主题#x1f331;入门指南本课程包含涵盖构建AI代理基础知识的课程。每节课都涵盖其自己的主题#xff0c;因此可以从任何地方开始#xff01; 课程 AI代理及代理用例介绍 探索AI代理框架 理解AI代理设计模式 工具使用设计模式 代理式RAG 构建可信赖的AI代理 规划设计模式 多代理…入门指南本课程包含涵盖构建AI代理基础知识的课程。每节课都涵盖其自己的主题因此可以从任何地方开始课程AI代理及代理用例介绍探索AI代理框架理解AI代理设计模式工具使用设计模式代理式RAG构建可信赖的AI代理规划设计模式多代理设计模式元认知设计模式产品中的AI代理使用代理协议MCP, A2A和NLWebAI代理的上下文工程管理代理记忆测评AI代理构建计算机使用代理CUA部署可扩展代理创建本地AI代理保护AI代理其他课程我们的团队还制作其他课程查看NEW 面向初学者的模型上下文协议MCP使用.NET的面向初学者的生成式AI面向初学者的生成式AI使用Java的面向初学者的生成式AI面向初学者的机器学习面向初学者的数据科学面向初学者的人工智能面向初学者的网络安全面向初学者的Web开发面向初学者的物联网面向初学者的XR开发AI代理及代理用例介绍欢迎来到AI代理入门课程本课程提供构建AI代理的基础知识和应用示例。加入Azure AI Discord社区结识其他学习者和AI代理构建者并提出您关于本课程的任何问题。开始本课程前我们首先需要更好地理解什么是AI代理以及如何在我们构建的应用程序和工作流中使用它们。引言本课程涵盖什么是AI代理有哪些不同类型的代理哪些用例最适合AI代理它们如何帮助我们设计代理式解决方案时有哪些基本构建模块学习目标完成本课程后您应该能够理解AI代理概念及其与其他AI解决方案的区别。最高效地应用AI代理。为用户和客户高效地设计代理式解决方案。定义AI代理和AI代理类型什么是AI代理AI代理是通过为大模型LLMs提供工具和知识访问权限来扩展其能力使其能够执行操作的系统。让我们将这个定义分解为几个部分系统-重要的是要将代理视为一个由多个组件组成的系统而不仅仅是一个单一组件。在基础层面上AI代理的组件包括1.环境-AI代理运行的定义空间。例如如果我们有一个旅行预订AI代理环境可以是AI代理用于完成任务旅行预订系统。2.传感器-环境包含信息并提供反馈。AI代理使用传感器收集和解释关于环境当前状态的信息。在旅行预订代理示例中旅行预订系统可以提供诸如酒店可用性或航班价格等信息。3.执行器-一旦AI接收到环境的当前状态针对当前任务代理确定要执行什么操作来改变环境。对于旅行预订代理可能是为用户预订可用房间。大模型LLMs-代理的概念在大模型出现之前就已存在。使用大模型构建AI代理的优势在于它们能够解释人类语言和数据。这种能力使大模型能够解释环境信息并定义改变环境的计划。执行操作-在AI代理系统之外大模型仅限于根据用户提示生成内容或信息的情况。在AI代理系统内部大模型可以通过解释用户的请求并使用其环境中可用的工具来完成任务。访问工具-大模型可以访问哪些工具由1其运行的环境和2AI代理的开发人员定义。对于我们的旅行代理示例代理的工具受预订系统中可用操作的限制和/或开发人员可以将代理的工具访问权限限制为航班。记忆知识-记忆可以是用户与代理对话上下文中的短期记忆。长期来看除了环境提供的信息之外AI代理还可以从其他系统、服务、工具甚至其他代理那里检索知识。在旅行代理示例中这些知识可以是位于客户数据库中的用户旅行偏好信息。不同类型的代理现在我们有了AI代理的一般定义让我们看一些特定的代理类型以及它们如何应用于旅行预订AI代理。简单反射代理 根据预定义规则执行即时操作。旅行代理解析电子邮件上下文并将旅行投诉转发给客户服务。基于模型的反射代理基于世界模型及该模型的更改来执行操作。旅行代理通过访问历史定价数据优先处理价格发生显著变化的路线。基于目标的代理通过解析目标并确定实现该目标的行动来创建计划。旅行代理通过确定从当前位置到目的地所需的旅行安排汽车、公共交通、航班来预订行程。基于效用的代理考虑偏好并在数值上权衡利弊以确定如何实现目标。旅行代理在预订旅行时权衡便利性与成本从而实现效用最大化。学习型代理通过响应反馈并相应地调整行动随时间不断改进。旅行代理利用旅行后调查的客户反馈进行调整以改进未来的预订。分层代理 采用分层系统中的多个代理高层代理将任务分解为子任务由低层代理完成。旅行代理通过将任务分解为子任务例如取消特定预订并让低层代理完成它们然后向高层代理汇报从而取消行程。多代理系统(MAS)代理独立完成任务可以是协作式也可以是竞争式。协作式多个代理预订特定的旅行服务如酒店、航班和娱乐。竞争式多个代理管理并竞争共享的酒店预订日历以将客户预订到酒店中。何时使用AI代理在上一节中我们使用旅行代理用例解释了不同类型的代理如何应用于旅行预订的不同场景。我们将在整个课程中继续使用此应用程序。让我们看看最适合使用AI代理的用例类型开放式问题- 允许大模型确定完成任务所需的步骤因为这些步骤不能总是被硬编码到工作流中。多步骤流程- 需要一定复杂度的任务其中AI代理需要在多次交互中使用工具或信息而不是单次检索。随时间改进- 代理可以通过接收来自其环境或用户的反馈来随时间改进从而提供更好效用的任务。我们将在《构建可信赖的AI代理》课程中介绍使用AI代理的更多注意事项。代理式解决方案基础代理开发设计AI代理系统的第一步是定义工具、操作和行为。在本课程中我们重点介绍使用Azure AI代理服务来定义我们的代理。它提供以下功能选择开放模型如OpenAI、Mistral和Llama通过Tripadvisor等提供商使用许可数据使用标准化的OpenAPI 3.0工具代理式模式与大模型的通信是通过提示进行的。鉴于AI代理的半自治性质在环境发生变化后手动重新提示大模型并不总是可能或必需的。我们使用代理式模式使我们能够以更可扩展的方式在多个步骤中提示大模型。本课程划分了一些当前流行的代理式模式。代理式框架代理式框架允许开发人员通过代码实现代理式模式。这些框架提供模板、插件和工具以实现更好的AI代理协作。这些优势提供了更好地观察和排查AI代理系统问题的能力。在本课程中我们将探索研究驱动的AutoGen框架和来自Semantic Kernel的生产就绪型代理框架。下一课探索代理式框架AI代理及代理用例介绍探索AI代理框架AI代理框架是旨在简化AI代理创建、部署和管理的软件平台。这些框架为开发人员提供了预构建的组件、抽象和工具从而简化了复杂AI系统的开发。这些框架通过提供应对AI代理开发中常见挑战的标准化方法帮助开发人员专注于其应用的独特方面。它们提升了构建AI系统的可扩展性、可访问性和效率。引言本课程将涵盖什么是AI代理框架它们能使开发人员实现什么团队如何利用这些框架快速原型设计、迭代和改进其代理能力Microsoft AutoGen、Semantic Kernel和Azure AI代理服务创建的框架和工具有何区别我可以直接集成现有的Azure生态系统工具还是需要独立的解决方案什么是Azure AI代理服务它如何帮助我学习目标本课程的目标是帮助您理解AI代理框架在AI开发中的作用。如何利用AI代理框架构建智能代理。AI代理框架所实现的关键能力。AutoGen、Semantic Kernel和Azure AI代理服务之间的区别。什么是AI代理框架它们能使开发人员做什么传统的AI框架可以通过以下方式帮助您将AI集成到应用程序中并使这些应用程序变得更好个性化AI可以分析用户行为和偏好以提供个性化的推荐、内容和体验。示例Netflix等流媒体服务使用AI根据观看历史推荐电影和节目从而增强用户参与度和满意度。自动化和效率AI可以自动化重复性任务简化工作流程并提高运营效率。示例客户服务应用程序使用AI驱动的聊天机器人处理常见查询减少响应时间并释放人工代理处理更复杂的问题。增强的用户体验AI可以通过提供智能功能如语音识别、自然语言处理和预测文本来改善整体用户体验。示例Siri和Google Assistant等虚拟助手使用AI来理解和响应语音命令使用户更容易与设备交互。这一切听起来都很棒对吧那么为什么我们需要AI代理框架呢AI代理框架不仅仅代表AI框架。它们旨在支持创建智能代理这些代理可以与用户、其他代理和环境交互以实现特定目标。这些代理可以表现出自主行为、做出决策并适应不断变化的条件。让我们看看AI代理框架实现的一些关键能力代理协作与协调支持创建多个AI代理这些代理可以协同工作、通信和协调以解决复杂任务。任务自动化与管理提供自动化多步骤工作流、任务委派和代理间动态任务管理的机制。上下文理解与适应使代理能够理解上下文、适应变化的环境并基于实时信息做出决策。总之代理允许您做更多事情将自动化提升到新的水平创建能够适应环境并从中学习的更智能的系统。如何快速原型设计、迭代和改进代理能力这是一个快速发展的领域但大多数AI代理框架都有一些共同点可以帮助您快速原型设计和迭代即模块化组件、协作工具和实时学习。让我们深入探讨这些使用模块化组件AI SDK提供预构建的组件例如AI和内存连接器、使用自然语言或代码插件的函数调用、提示模板等。利用协作工具设计具有特定角色和任务的代理使它们能够测试和改进协作工作流。实时学习实现反馈循环使代理能够从交互中学习并动态调整其行为。使用模块化组件像Microsoft Semantic Kernel和LangChain这样的SDK提供预构建的组件例如AI连接器、提示模板和内存管理。团队如何使用这些团队可以快速组装这些组件以创建功能原型而无需从头开始从而允许快速实验和迭代。实际工作方式您可以使用预构建的解析器从用户输入中提取信息使用内存模块存储和检索数据以及使用提示生成器与用户交互所有这些都无需从头构建这些组件。示例代码。让我们看一些示例了解如何使用预构建的AI连接器与Semantic从之前的示例中您可以看到如何利用预构建的解析器从用户输入中提取关键信息例如航班预订请求的出发地、目的地和日期。这种模块化方法使您可以专注于高级逻辑。利用协作工具像CrewAI、Microsoft AutoGen和Semantic Kernel这样的框架促进了可以协同工作的多个代理的创建。团队如何使用这些团队可以设计具有特定角色和任务的代理使它们能够测试和改进协作工作流并提高整体系统效率。实际工作方式您可以创建一个代理团队其中每个代理都具有专门的功能例如数据检索、分析或决策制定。这些代理可以通信和共享信息以实现共同目标例如回答用户查询或完成任务。示例代码(AutoGen)在之前的代码中您可以看到如何创建一个涉及多个代理协同工作以分析数据的任务。每个代理执行特定的功能通过协调代理来执行任务以实现期望的结果。通过创建具有专门角色的专用代理您可以提高任务效率和性能。实时学习高级框架提供了实时上下文理解和适应的能力。团队如何使用这些团队可以实现反馈循环使代理能够从交互中学习并动态调整其行为从而实现能力的持续改进和优化。实际工作方式代理可以分析用户反馈、环境数据和任务结果以更新其知识库、调整决策算法并随时间提高性能。这种迭代学习过程使代理能够适应不断变化的条件和用户偏好从而增强整体系统有效性。AutoGen、Semantic Kernel和Azure AI代理服务这些框架之间有什么区别有很多方法可以比较这些框架但让我们从它们的设计、能力和目标用例方面看一些关键区别AutoGenAutoGen是由Microsoft Research的AI Frontiers Lab开发的一个开源框架。它专注于事件驱动的分布式代理式应用程序支持多个LLM和SLM、工具以及高级多代理设计模式。AutoGen围绕代理的核心概念构建代理是能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主实体。代理通过异步消息进行通信允许它们独立且并行地工作从而增强系统的可扩展性和响应能力。代理基于参与者模型。根据维基百科参与者是并发计算的基本构建块。为响应接收到的消息参与者可以做出本地决策、创建更多参与者、发送更多消息以及确定如何响应下一个接收到的消息。用例自动化代码生成、数据分析任务以及为规划和研究功能构建自定义代理。以下是AutoGen的一些重要核心概念代理。代理是一个软件实体它1.通过消息进行通信这些消息可以是同步的或异步的。2.维护自己的状态该状态可以通过传入消息进行修改。3.响应接收到的消息或其状态的变化执行操作。这些操作可能会修改代理的状态并产生外部效果例如更新消息日志、发送新消息、执行代码或进行API调用。这里有一个简短的代码片段您可以在其中创建自己的具有聊天能力的代理在之前的代码中创建了MyAssistant并继承自RoutedAgent。它有一个消息处理程序打印消息内容然后使用委托发送响应。特别注意我们如何将self.\_delegate分配给AssistantAgent的一个实例这是一个可以处理聊天完成的预构建代理。接下来让我们让AutoGen知道这个代理类型并启动程序在之前的代码中代理向运行时注册然后向代理发送一条消息产生以下输出多代理。AutoGen支持创建多个代理这些代理可以协同工作以完成复杂任务。代理可以通信、共享信息并协调它们的行动以更有效地解决问题。要创建多代理系统您可以定义具有专门功能和角色的不同类型的代理例如数据检索、分析、决策制定和用户交互。让我们看看这样的创建是什么样子的以便我们有一个概念在之前的代码中我们有一个向运行时注册的GroupChatManager。该管理器负责协调不同类型代理如作者、插画师、编辑和用户之间的交互。代理运行时。该框架提供了一个运行时环境实现代理之间的通信管理它们的身份和生命周期并强制执行安全和隐私边界。这意味着您可以在安全可控的环境中运行您的代理确保它们能够安全高效地交互。有两个感兴趣的运行时独立运行时。这是一个适用于单进程应用程序的不错选择其中所有代理都在同一编程语言中实现并在同一进程中运行。以下是其工作原理的说明(示意图描述保持不变)1.分布式代理运行时适用于多进程应用程序其中代理可能用不同的编程语言实现并在不同的机器上运行。以下是其工作原理的说明(示意图描述保持不变)Semantic Kernel 代理框架Semantic Kernel是一个企业就绪的AI编排SDK。它由AI和内存连接器以及一个代理框架组成。让我们首先介绍一些核心组件AI连接器这是一个与外部AI服务和数据源的接口适用于Python和C#。这里有一个简单的示例说明如何创建内核并添加聊天完成服务。Semantic Kernel创建与外部AI服务本例中为Azure OpenAI聊天完成的连接。插件这些封装了应用程序可以使用的功能。既有现成的插件也有您可以创建的自定义插件。一个相关的概念是“提示函数”。您不是为函数调用提供自然语言提示而是向模型广播某些函数。根据当前的聊天上下文模型可以选择调用这些函数之一来完成请求或查询。这是一个示例这里首先有一个模板提示为用户输入文本$userInput留出空间。然后创建内核函数并使用插件名称SemanticFunctions将其导入内核。注意函数的名称它帮助Semantic Kernel理解函数的作用以及何时应该调用它。本地函数还有框架可以直接调用来执行任务的本地函数。这是一个检索文件内容的此类函数的示例内存抽象并简化AI应用程序的上下文管理。内存的想法是这是LLM应该知道的东西。您可以将这些信息存储在向量存储中最终成为内存数据库或向量数据库等。这是一个非常简化场景的示例其中事实被添加到内存中然后这些事实被存储在内存集合SummarizedAzureDocs中。这是一个非常简化的示例但您可以看到如何将信息存储在内存中供LLM使用。以上就是Semantic Kernel框架的基础知识那么代理框架呢Azure AI代理服务Azure AI代理服务是较新的补充在Microsoft Ignite 2024上推出。它允许使用更灵活的模型开发和部署AI代理例如直接调用开源LLM如Llama 3、Mistral和Cohere。Azure AI代理服务提供更强的企业安全机制和数据存储方法使其适用于企业应用程序。它开箱即用地与多代理编排框架如AutoGen和Semantic Kernel配合工作。该服务目前处于公开预览版支持使用Python和C#构建代理。使用Semantic Kernel Python我们可以创建一个带有用户自定义插件的Azure AI代理核心概念Azure AI代理服务具有以下核心概念代理。Azure AI代理服务与Azure AI Foundry集成。在AI Foundry中AI代理充当一个“智能”微服务可用于回答问题RAG、执行操作或完全自动化工作流。它通过将生成式AI模型的力量与允许其访问和与现实世界数据源交互的工具相结合来实现这一点。这是一个代理的示例在这个示例中创建了一个模型为gpt-4o-mini、名称为my-agent、指令为You are helpful agent的代理。该代理配备了执行代码解释任务的工具和资源。线程和消息。线程是另一个重要概念。它代表代理和用户之间的对话或交互。线程可用于跟踪对话的进度、存储上下文信息和管理交互的状态。这是一个线程的示例在之前的代码中创建了一个线程。随后一条消息被发送到该线程。通过调用create\_and\_process\_run要求代理在线程上执行工作。最后获取并记录消息以查看代理的响应。这些消息指示用户和代理之间对话的进度。同样重要的是要理解消息可以是不同类型的例如文本、图像或文件即代理的工作产生了例如图像或文本响应。作为开发人员您可以使用此信息进一步处理响应或将其呈现给用户。与其他AI框架集成。Azure AI代理服务可以与AutoGen和Semantic Kernel等其他框架交互这意味着您可以在这些框架之一中构建部分应用程序例如使用代理服务作为编排器或者您可以在代理服务中构建所有内容。用例Azure AI代理服务专为需要安全、可扩展和灵活AI代理部署的企业应用程序而设计。这些框架之间有什么区别听起来这些框架之间确实有很多重叠但它们在设计、能力和目标用例方面存在一些关键区别AutoGen是一个实验性框架专注于多代理系统的前沿研究。它是实验和原型设计复杂多代理系统的最佳场所。Semantic Kernel是一个生产就绪的代理库用于构建企业代理式应用程序。专注于事件驱动的分布式代理式应用程序支持多个LLM和SLM、工具以及单/多代理设计模式。Azure AI代理服务是Azure Foundry中用于代理的平台和部署服务。它提供构建与Azure Foundry支持的服务如Azure OpenAI、Azure AI搜索、Bing搜索和代码执行的连接性。仍然不确定选择哪一个用例让我们通过一些常见用例来看看是否能帮助您问我正在实验、学习和构建概念验证代理应用程序并且我希望能够快速构建和实验答AutoGen将是此场景的不错选择因为它专注于事件驱动的分布式代理式应用程序并支持高级多代理设计模式。问是什么使AutoGen比Semantic Kernel和Azure AI代理服务更适合这个用例答AutoGen专门为事件驱动的分布式代理式应用程序设计使其非常适合于自动化代码生成和数据分析任务。它提供了高效构建复杂多代理系统所需的工具和能力。问听起来Azure AI代理服务也可以在这里工作它有代码生成等工具答是的Azure AI代理服务是一个用于代理的平台服务并添加了针对多个模型、Azure AI搜索、Bing搜索和Azure函数的内置功能。它使您可以在Foundry门户中轻松构建代理并大规模部署它们。问我还是很困惑就给我一个选项吧答一个很好的选择是首先在Semantic Kernel中构建您的应用程序然后使用Azure AI代理服务部署您的代理。这种方法允许您在利用在Semantic Kernel中构建多代理系统的能力的同时轻松持久化您的代理。此外Semantic Kernel在AutoGen中有一个连接器使得可以轻松地将两个框架一起使用。这些框架的理想用例各是什么我可以直接集成我现有的Azure生态系统工具还是需要独立的解决方案答案是肯定的您可以直接将现有的Azure生态系统工具与Azure AI代理服务集成特别是因为它旨在与其他Azure服务无缝协作。例如您可以集成Bing、Azure AI搜索和Azure函数。与Azure AI Foundry也有深度集成。对于AutoGen和Semantic Kernel您也可以与Azure服务集成但这可能需要您从代码中调用Azure服务。另一种集成方式是使用Azure SDK从您的代理与Azure服务交互。此外如前所述您可以使用Azure AI代理服务作为您在AutoGen或Semantic Kernel中构建的代理的编排器这样可以轻松访问Azure生态系统。AI代理式设计原则引言构建AI代理式系统有多种思考方式。鉴于模糊性是生成式AI设计的一个特性而非缺陷工程师有时难以确定从何入手。我们创建了一套以人为本的UX设计原则使开发人员能够构建以客户为中心的代理式系统来解决其业务需求。这些设计原则不是规定性架构而是为正在定义和构建代理体验的团队提供一个起点。总的来说代理应该拓展和扩展人类能力头脑风暴、问题解决、自动化等填补知识空白让我快速了解知识领域、翻译等以我们作为个体偏好的方式促进和支持协作使我们成为更好的自己例如生活教练/任务大师帮助我们学习情绪调节和正念技巧培养韧性等本课程将涵盖什么是代理式设计原则实施这些设计原则时应遵循的一些指南使用设计原则的一些示例学习目标完成本课程后您将能够解释什么是代理式设计原则解释使用代理式设计原则的指南理解如何使用代理式设计原则构建代理代理式设计原则代理空间这是代理运行的环境。这些原则指导我们如何设计用于物理和数字世界的代理。连接而非坍塌–帮助人们与他人、事件和可操作知识建立联系以实现协作和连接。代理帮助连接事件、知识和人员。代理拉近人们的距离。它们并非旨在取代或贬低人类。易于访问且偶尔不可见– 代理主要在后台运行仅在相关和适当时轻推我们。代理易于被发现和访问供授权用户在任何设备或平台上使用。代理支持多模态输入和输出声音、语音、文本等。代理可以根据其对用户需求的感知在前台和后台之间、主动和被动之间无缝切换。代理可以以不可见的形式运行但其后台处理路径以及与其他代理的协作对用户是透明且可控的。代理时间这是代理随时间运作的方式。这些原则指导我们如何设计跨越过去、现在和未来进行交互的代理。过去反思包括状态和上下文的历史。代理基于对超越事件、人员或状态的更丰富历史数据的分析提供更相关的结果。代理从过去事件中创建连接并积极反思记忆以应对当前情况。现在轻推多于通知。代理体现了与人员交互的综合方法。当事件发生时代理超越静态通知或其他静态形式。代理可以简化流程或动态生成提示在正确时刻引导用户的注意力。代理基于上下文环境、社会和文化变化提供信息并针对用户意图量身定制。代理交互可以是渐进的随着时间推移演化/增长复杂性以长期赋能用户。未来适应和演化。代理适应各种设备、平台和模态。代理适应用户行为、可访问性需求并可自由定制。代理通过持续的用户交互被塑造和演化。代理核心这些是代理设计核心中的关键元素。拥抱不确定性但建立信任。一定程度的代理不确定性是预期的。不确定性是代理设计的关键元素。信任和透明度是代理设计的基础层。人类控制代理的开启/关闭时间并且代理状态始终清晰可见。实施这些原则的指南当您使用先前的设计原则时请遵循以下指南1.透明度告知用户涉及AI其功能如何包括过去的操作以及如何提供反馈和修改系统。2.控制使用户能够自定义、指定偏好和个性化并对系统及其属性拥有控制权包括遗忘的能力。3.一致性旨在实现跨设备和端点的一致、多模态体验。尽可能使用熟悉的UI/UX元素例如语音交互使用麦克风图标并尽可能减少客户的认知负荷例如力求简洁的响应、视觉辅助和“了解更多”内容。如何使用这些原则和指南设计旅行代理假设您正在设计一个旅行代理以下是您可以考虑使用设计原则和指南的方式1.透明度–让用户知道旅行代理是一个支持AI的代理。提供一些关于如何开始的基本说明例如“Hello”消息、示例提示。在产品页面上清晰记录这一点。显示用户过去询问的提示列表。明确说明如何提供反馈大拇指向上/向下、“发送反馈”按钮等。清晰阐述代理是否有使用或主题限制。2.控制–确保清楚用户如何在创建代理后通过系统提示等内容修改代理。使用户能够选择代理的详细程度、写作风格以及代理不应讨论的任何注意事项。允许用户查看和删除任何关联的文件或数据、提示和过去的对话。3.一致性–确保共享提示、添加文件或照片以及标记某人或某物的图标是标准且可识别的。使用回形针图标表示文件上传/与代理共享使用图像图标表示图形上传。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 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