企业官网建设流程全解析

凤翔网站开发,怎样建立自己网站难吗,涂料网站源码,建设部资质升级网站最近接触 agent 开发比较多#xff0c;这篇文章来讲一下Agent开发中#xff0c;常用的三种设计范式。ReAct、Plan Execute、Multi-Agent 。这几种模式主要是工作流程的不同。 一、ReAct (Reasoning Acting) ReAct 原理#xff1a;将推理 (Reasoning)和行动 (Acting…最近接触 agent 开发比较多这篇文章来讲一下Agent开发中常用的三种设计范式。ReAct、Plan Execute、Multi-Agent。这几种模式主要是工作流程的不同。一、ReAct (Reasoning Acting)ReAct 原理将推理 (Reasoning)和行动 (Acting)交织在一起。Agent 在执行每一步动作之前都会先进行思考Thought决定下一步做什么Action然后观察结果Observation再进行下一次思考如果大模型觉得已经完成了就进行结果的输出。How ReAct Works举个发送邮件的例子Input用户请求帮我发邮件给FanOne让他快点更新视频Thought 1我需要找到“我”和FanOne的邮箱地址Action 1Search EmailObservation 1找到了我的邮箱是 AFanOne的邮箱是 BThought 2我已经知道“我”和FanOne的邮箱地址了现在需要编辑好EmailAction 2Edit EmailObservation 2发件人收件人TitleContent…Thought 3我已经编辑好了邮件就等用户授权同意了Action 3Ask For AgreeObservation 3用户授权同意邮件已发送并无响应错误Thought 4 已经完成发送Output完成已为你发送完邮件Example For ReActReAct 形式能处理需要多步推理的需求并且可以对结果进行修正容错率高。但Token的消耗较大因为中间的步骤多并且容易陷入循环。二、Plan ExecutePE原理先把大任务拆解成一个详细的步骤清单Plan然后按顺序逐一执行这些步骤Execute。通常包含两个角色Planner规划者和 Executor执行者。How Plan Execute Works举个例子Input用户输入“帮我看看哪个平台买iPhone 17便宜”Planner列出方法和步骤2.1 步骤1查到有哪些主流的电商平台 2.2 步骤2对主流平台请求查看优惠价格 2.3 步骤3计算比较哪个平台的iPhone 17便宜Executor执行方法和步骤3.1 执行1查到有某宝、某多多、某东、某猫、某音商城、某鱼等主流电商平台… 3.2 执行2查询各平台的iPhone 17的商品价格和优惠详情某宝 X 元某东 X 元… 3.3 执行3计算比较的出结论某鱼的iPhone 17便宜。OutPut某鱼的价格便宜其次某多多再到某宝…这一类设计有一个明确的Plan会让目标更加清晰适合复杂且步骤明确的任务避免 Agent 跑偏。但如果计划一开始就错了后续执行都会错难以动态调整除非引入 Replanner 或者 Evaluator 之类的能进行评估回滚进行容错。三、Multi-Agent原理多个拥有不同角色和专长的 Agent 互相通信、协作来完成任务。通常涉及“管理者 (Manager)”和“执行者 (Worker)”或者“对练 (Debate)”。这里我们先讲一下Debate (辩论/对练) 是 Multi-Agent 系统中的一种特殊协作模式核心思想是真理越辩越明。引入了对抗或互相质疑的机制。两个或多个 Agent 针对同一个问题提出不同的观点互相找茬、反驳最终通过这种高强度的思维碰撞得出一个更准确、更全面的结论。How Multi-Agent Works举个例子用户请求“帮我写一个贪吃蛇游戏并确保没有 Bug。”Manager: 收到需求拆解任务。呼叫Coder写代码呼叫Reviewer检查。Coder Agent: 编写贪吃蛇的代码。提交给 Manager。Manager: 转交给Reviewer。Reviewer Agent: 运行代码发现蛇撞墙后没有死亡。反馈给Coder。Coder Agent: 修复 Bug重新提交。Reviewer Agent: 再次测试通过。Manager: 将最终代码交付给用户。Example For Multi-Agent这一类设计核心在于专业分工让专业的 Agent 做专业的事能解决单体 Agent 难以处理的超复杂任务模拟人类团队工作流。但能看出这样的开发复杂度高通信成本高可能出现死循环对话。最后总结一下ReAct需要实时外部信息或者动态决策并且下一步依赖上一步结果任务。用大白话来讲就是走一步算一步这一步完成了再思考下一步再执行下一步进行动态决策。Plan-and-Execute任务目标明确步骤清晰适合流程固定、不容出错的长任务类似标准的执行SOP。大白话来讲就是列好需要做的清单按步执行下去。Multi-Agent任务极其复杂需要不同领域的专业知识单体 LLM 搞不定的。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。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。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人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】