企业官网建设流程全解析

diy在线定制网站系统,哈尔滨网站建设排,建设自己公司的网站首页,企业年金退休后怎么发放Google最新Agent白皮书是一份正式指南#xff0c;旨在帮助开发者从概念验证过渡到生产级Agent系统。白皮书详细介绍了Agent的四大要素#xff08;模型、工具、编排层、部署#xff09;、五步工作循环、五级能力分类法#xff0c;以及多Agent系统架构。特别强调了生产环境中…Google最新Agent白皮书是一份正式指南旨在帮助开发者从概念验证过渡到生产级Agent系统。白皮书详细介绍了Agent的四大要素模型、工具、编排层、部署、五步工作循环、五级能力分类法以及多Agent系统架构。特别强调了生产环境中的安全性、质量和可靠性挑战提出了Agent Ops、评估方法、交互协议、安全防护和学习进化等关键解决方案为构建企业级Agent系统提供了全面指导。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦Google这两天发布了最新的Agent白皮书。早在今年2月份Google发布了第一版的Agent白皮书。这份新白皮书和2月份发布的相比不同之处在于它被定位为一份正式指南 其核心目标是帮助开发人员、架构师和产品负责人从概念验证 (proofs-of-concept)阶段过渡到构建生产级的Agent系统。相较于之前更侧重于定义概念的白皮书这份新指南的重点是解决构建生产级系统时遇到的重大挑战特别是围绕安全性、质量和可靠性的挑战。今天先来大致了解一下这份新的Agent白皮书里有哪些内容。什么是AI Agent Agent被定义为一个完整的应用程序它结合了四个要素模型 核心的推理引擎。工具 连接世界、执行操作的机制如API、数据库。编排层 管理操作循环如规划、记忆。部署 使其成为可靠服务的生产环境。通用Agent架构和组件Agent解决问题的过程Agent通过一个五步循环来工作第一步获取任务 (Get the Mission) 收到一个高层目标。第二步扫描场景 (Scan the Scene) 收集环境和记忆中的上下文。思考 (Think It Through) 制定或调整一个多步骤计划。采取行动 (Take Action) 执行计划中的一步例如调用一个工具。观察与迭代 (Observe and Iterate) 观察行动结果更新记忆然后重复思考步骤。Agent系统分类法这份白皮书提出了一个5级分类法来界定代理的能力级别 0 核心推理系统单独的LM没有工具 。级别 1 互联的问题解决者能使用工具获取实时信息 。级别 2 战略性的问题解决者能为复杂的多步骤目标制定计划。级别 3 协作式多代理系统由“专家”代理组成的团队协同工作。级别 4 自我进化的系统能动态创造新工具或新代理来填补能力空白。Multi-Agent 系统解决复杂任务的最佳方式不是构建一个Super Agent而是采用专家团队的模式 。包括使用“协调器”模式一个“Manage” Agent分配任务或“迭代优化”模式一个“Generator Agent”和一个“Critic Agent”。Agent部署这份白皮书里讨论了如何将代理部署到服务器上例如使用Vertex AI Agent Engine或Cloud Run/GKE等容器化服务 。Agent OpsAgent运维这是管理Agent系统“不可预测性”的结构化方法是DevOps和MLOps的演进 。Agent评估确定Agent评估指标如目标完成率、成本。评估方式LM-as-Judge由于代理的输出是概率性的不能用简单的“通过/失败”测试而是使用一个强大的模型根据预定义的标准来评估输出质量。Agent交互性Agent与人的交互通过聊天界面、动态UI或实时的“实时模式”进行多模态通信 。Agent之间的交互 使用 A2AAgent2Agent协议代理可以通过发布“代理卡”Agent Card来被发现并通过异步任务进行通信。Agent与Money的交互: 讨论了新兴的支付协议如AP2以实现安全的代理交易 。Agent安全性对于单个Agent安全性是在效用和风险之间进行权衡 。这份白皮书推荐采用混合方法确定性护栏 硬编码的规则例如阻止超过100美元的购买。基于推理的防御 使用专门的“护卫模型”来审查Agent的计划 。对于企业级安全性Agent身份 Agent是继人类用户和服务账户之后的第三类主体。它们需要自己可验证的身份如SPIFFE以实现最小权限的精细化控制 。治理 为防止“Agent sprawl”代理泛滥企业需要一个中央网关或控制平面来管理所有Agent的流量、身份验证和策略执行 。Agent学习和进化Agent通过运行时经验如日志、人类反馈和外部信号如更新的公司政策进行学习 。通过增强上下文工程优化提示或工具优化动态创建新工具来进化 。示例AlphaEvolve Agent 一个使用进化过程来发现和优化算法的AI Agent。读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】