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展示型外贸网站建设,做网站ps能用美图秀秀么,qt网站开发,工艺品外贸订单网简介 智能体工程是将不稳定的大模型系统转化为生产环境稳定应用的迭代过程#xff0c;核心循环为构建、测试、上线、观察、优化、重复。成功开发需三种能力#xff1a;产品思维#xff08;设定规则#xff09;、工程能力#xff08;搭建基础设施#xff09;…简介智能体工程是将不稳定的大模型系统转化为生产环境稳定应用的迭代过程核心循环为构建、测试、上线、观察、优化、重复。成功开发需三种能力产品思维设定规则、工程能力搭建基础设施和数据科学持续优化。与传统软件开发不同智能体工程强调上线是为了学习通过快速迭代和生产环境反馈提升可靠性让智能体能够处理复杂工作流并创造商业价值。最近智能体圈又卷出了新高度——智能体Agent开发。如果你玩过智能体开发肯定懂那种本地跑得飞起上线秒变智障的痛。传统写代码嘛输入输出都是明确的基本不会出幺蛾子。但智能体不一样啊用户想说啥就说啥系统的行为可能性简直是无限大。这既是它牛逼的地方也是它翻车的根源。过去3年我们看着成千上万的团队在这个坑里摸爬滚打。那些真正把产品稳定上线的公司——比如 Clay、Vanta、LinkedIn、Cloudflare——都没有照搬传统开发那套。他们摸索出了一条新路智能体工程。什么是智能体工程说人话智能体工程其实就是一个不断迭代的过程把那些不太靠谱的大模型系统慢慢打磨成生产环境能用的稳定应用。核心就是一个循环构建、测试、上线、观察、优化、重复。智能体工程循环图划重点上线不是终点而是开始真正学习的时刻。想让智能体真正靠谱你必须知道它在生产环境里到底干了啥。这个循环转得越快智能体就越稳。我们发现搞好智能体工程需要三种能力配合1. 产品思维——给智能体立规矩包括写提示词Prompt来控制智能体的行为这玩意儿可能有几百上千行得有点文字功底深挖业务本质搞清楚智能体到底要完成什么任务定评估标准测试智能体有没有按要求干活2. 工程能力——搭稳定的基础设施包括给智能体造工具让它能调用各种功能开发用户界面处理实时输出、中断这些交互细节建运行环境搞定持久化执行、人工介入、内存管理这些硬核活儿3. 数据科学——盯着数据持续优化包括建评估体系评测、A/B测试、监控等来量化智能体的表现分析使用数据和错误因为智能体的使用场景比传统软件复杂多了谁在干这个活儿智能体工程不是什么新岗位而是现有团队在开发这种会思考、会适应、不太可控的系统时自然而然承担起来的一堆活儿。实际工作中是这样的工程师和算法工程师写提示词、造工具、追踪智能体为啥这么调用、优化底层模型平台工程师搭智能体基础设施处理长时间运行和人工介入的流程产品经理写提示词、定智能体范围确保它在解决正确的问题数据科学家衡量可靠性找优化空间这些团队都在快速迭代经常看到工程师追完Bug后把发现交给产品经理调提示词或者产品经理发现能力不够需要工程师开发新工具。大家都明白真正让智能体稳下来的方法就是盯着生产环境的表现然后系统性地优化。为啥现在开始卷智能体工程两个根本性的变化让智能体工程成了刚需。第一大模型已经强到能处理复杂的多步骤任务了。我们看到智能体开始接手整个工作流而不只是单个任务。比如Clay 用智能体处理从找客户、个性化推广到更新CRM的全流程LinkedIn 用智能体扫描海量人才库给候选人排序瞬间找到最合适的人我们正在跨过一个门槛——智能体开始在生产环境创造实打实的商业价值了。第二这种能力带来了真实的不可预测性。简单的大模型应用虽然也有点随机但行为还算可控。智能体不一样它们要跨多个步骤推理、调工具、根据上下文适应。让它有用的特性也让它的行为完全不同于传统软件每个输入都是边缘情况。用户能用自然语言提任何要求没有正常输入这回事。当你说让它炫一点或按上次那样但要不一样智能体跟人一样可能有各种理解方式。传统调试方法失效了。因为太多逻辑藏在模型内部你必须检查每个决策、每次工具调用。提示词或配置改一点点行为可能天翻地覆。能用不是非黑即白的。智能体可能99.99%时间都正常但偶尔就跑偏了。对于真正重要的问题往往没有简单答案智能体的调用对吗工具用对了吗理解了指令背后的意图吗把这些加起来——智能体在跑高影响力的工作流但行为方式是传统软件搞不定的——这既是机会也是新领域的需求。智能体工程让我们能驾驭大模型的能力同时搭建出生产环境真正靠得住的系统。实际操作是什么样的智能体工程的玩法跟传统软件开发不一样。要做出可靠的智能体上线是为了学习而不是学完了才上线。成功的团队都是这么干的第一步构建先设计智能体的基础架构。可能是带工具的简单大模型调用也可能是复杂的多智能体系统。架构取决于需要多少确定性流程工作流和多少智能决策大模型驱动。第二步测你能想到的场景针对示例场景测试找出提示词、工具定义、流程中的明显问题。但跟传统软件不同你没法预测用户会怎么用自然语言跟它聊。思路要转变从测透了再上变成测差不多上线学真东西。第三步上线看真实表现一上线马上就会遇到各种没想到的输入。每条生产环境的追踪都会告诉你智能体实际需要处理什么。第四步盯着看追踪每次交互看完整对话、调用的每个工具以及影响每个决策的具体上下文。在生产数据上跑评估量化智能体质量——不管你关注的是准确率、延迟、用户满意度还是别的指标。第五步优化找到失败的模式后通过改提示词、调工具定义来优化。这是持续的过程可以把有问题的案例加回测试集防止回归。第六步重复上线改进版观察生产环境的变化。每个循环都会教你新东西——用户怎么跟智能体交互可靠性在具体场景中到底意味着什么。新标准已经出现今天那些成功交付可靠智能体的团队有一个共同点他们不再试图在发布前把智能体搞完美而是把生产环境当成最好的老师。换句话说追踪每个决策大规模评估几天内而不是几个季度就上线改进。智能体工程的兴起是因为机会摆在那里。智能体现在能处理以前需要人工判断的工作流但前提是能让它们足够可靠到值得信任。没有捷径只有系统性的迭代。问题不是智能体工程会不会成为标准实践而是团队能多快学会它来释放智能体的潜力。如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 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。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。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集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】