企业官网建设流程全解析

青海省交通建设工程质量监督站网站,做网站图片尺寸,安康市建设规划局网站,建设网站需要先构建好模型我们已经了解了什么是 Agent#xff0c;紧接着就会有一个问题#xff1a; 这个 Agent 是否可靠#xff1f; 考虑到微信平台常用于碎片化阅读和稍后再看#xff0c;我将《Agent Quality》白皮书的解读进一步做了提炼。阅读本文你将获得#xff1a; 底层思维#xff1a;为什…我们已经了解了什么是 Agent紧接着就会有一个问题这个 Agent 是否可靠考虑到微信平台常用于碎片化阅读和稍后再看我将《Agent Quality》白皮书的解读进一步做了提炼。阅读本文你将获得底层思维为什么 Agent 的质量评估难度指数增加底层思维为什么评估 Agent 的“思考过程”比“结果”更重要个人私货文内斜体字部分是我的吐槽与思考The future of AI is agentic. Its success is determined by quality.Agent 固有的非确定性使其结果具有不一致性。不一致性对于软件工程是麻烦事。这里有三重非确定性过程、结果、以及评估标准。问题溯源的每一步都有概率存在。一、 Agent Quality的挑战传统软件问“Did we build the product right?”AI Agent 问“Did we build therightproduct?”这里的right是带有疑惑的提出的。噼里啪啦两三下弄出一个Agent简单试了下没问题随后开始问「这对吗」AI Agent能力非线性创建容易评估难。四种现实世界的故障模式算法偏见 (Algorithmic Bias)放大训练数据中的系统性偏见。事实幻觉 (Factual Hallucination)生成看似合理但虚假的信息。性能与概念漂移 (Performance Concept Drift)现实世界数据变化导致性能下降。突发非预期行为(Emergent Unintended Behaviors)为了实现目标演化出钻系统漏洞行为。这些问题无法用断点调试解决一致性问题导致复现概率指数级下降。二、 评估过程不能只评估结果必须评估过程。1. 四大支柱有效性 (Effectiveness)衡量任务成功与否。效率 (Efficiency)关注 Token 消耗、时间和轨迹复杂度。稳健性 (Robustness)能否平稳处理超时、数据缺失等混乱情况。安全与对齐 (Safety Alignment)是否在伦理边界内运行。2. 评估视角Outside-In输出评估Agent 是否实现了用户目标衡量成功率与满意度。Inside-Out轨迹评估分析执行轨迹。检查 LLM 规划、工具调用是否正确、RAG 性能以及多智能体是否存在死循环。就是把最终问题拆解到各个组件。3. 谁来当裁判自动化指标字符串相似度、TruthfulQA 等。LLM-as-a-Judge利用 LLM 评价摘要好不好、计划是否逻辑通顺。Agent-as-a-Judge用 Agent 评估 Agent 的计划质量与工具使用。Human-in-the-Loop人在回路处理深度主观性确保符合人类价值观。前三项的评估能力的提升HITL是确保可靠性的关键三、 可观测性传统软件流水线厨师制作汉堡流程严格固定监控即确认每一步是否正确。AI Agent美食大厨收到目标和一篮食材大厨可能做出各种风格的甜点。我们需要从“监控”转向“观测”理解其制作过程。三大支柱日志 (Logs)重建思维过程。包括提示词/响应对、思维链 (CoT)、工具调用及内部状态变化。追踪 (Traces)在日志基础上通过可视化快速定位问题点。指标 (Metrics)系统指标延迟、错误率、API 成本。质量指标正确性、轨迹遵循度、安全性。对应现场记录、问题追踪、量化总结。评估质量指标可能需要AgentHITL。四、 智能体质量飞轮智能体质量飞轮由四部分组成定义质量确立有效性、成本、安全等目标。配置可见性工具构建结构化日志与端到端追踪。评估过程采用 Outside-In 方式结合模型打分与人工基准。构建反馈循环将生产故障转化为回归测试推动系统改进。这张图就是如何设计和迭代一个Agent的流程图原则总结如果没有了解到本文内容你可以尝试记住以下三条原则评估是架构支柱不仅看结果也要看日志和跟踪。轨迹即真相需要打开盒子深入查看思维过程。人类是仲裁者人在回路是连接真实世界与 Agent 的桥梁。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 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③ 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。④ 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。⑤ 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。⑥ 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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取