網(wǎng)站建設(shè)推廣信息,wordpress安裝如何填數(shù)據(jù)庫,微信公眾號(hào)設(shè)計(jì)網(wǎng)站,哪里有網(wǎng)站做爰視頻2025年如果你想構(gòu)建和開發(fā)智能體 AI#xff08;Agentic AI#xff09;你到底需要用到哪些技術(shù)#xff0c;做哪些事情#xff0c;下圖可以很完整的告訴你。并用不同顏色區(qū)分了 必須做#xff08;Must do#xff09;、可選#xff08;Optional#xff09; 和 工具/技術(shù)Agentic AI你到底需要用到哪些技術(shù)做哪些事情下圖可以很完整的告訴你。并用不同顏色區(qū)分了 必須做Must do、可選Optional 和 工具/技術(shù)Tools/tech 三類內(nèi)容。一、Agentic的關(guān)鍵環(huán)節(jié)下面詳細(xì)介紹一下圖中構(gòu)建智能體 AI 開發(fā)的11個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)每個(gè)環(huán)節(jié)都是構(gòu)建強(qiáng)大智能體的重要基石。1.Programming Prompting編程與提示工程是智能體與 AI 交互、控制 AI 行為的基礎(chǔ)。涵蓋編程語言Python、JavaScript、TypeScript、Shell/Bash 等、腳本與自動(dòng)化API 請(qǐng)求、文件處理、異步編程、網(wǎng)頁抓取、提示概念提示工程、上下文管理、思維鏈、多智能體提示、目標(biāo)導(dǎo)向提示、自我批判與重試循環(huán)等。2.Basics of AI Agents智能體基礎(chǔ)講解“智能體”本身的核心概念與架構(gòu)。包括什么是 AI 智能體、自主/半自主智能體、智能體架構(gòu)ReAct、CAMEL、AutoGPT 等、模型上下文協(xié)議MCP、A2A 協(xié)議Agent-to-Agent、目標(biāo)分解、任務(wù)規(guī)劃算法、決策策略、行動(dòng)規(guī)劃循環(huán)、多智能體協(xié)作、自我反思/反饋循環(huán)等。3.LLMs APIs大語言模型與 API大語言模型是當(dāng)下智能體的“大腦”API 則是與外部系統(tǒng)交互的關(guān)鍵。涵蓋主流 LLM 提供商OpenAI GPT-4/GPT-4o、Claude、Gemini、Mistral 等、開源 LLMLlama、DeepSeek、Falcon 等以及 API 認(rèn)證、限速、Toolformer/函數(shù)調(diào)用、工具調(diào)用與輸出解析、Prompt 鏈?zhǔn)秸{(diào)用等技術(shù)與實(shí)踐。4.Tool Use Integration工具使用與集成智能體需要“工具”來擴(kuò)展能力如計(jì)算、搜索、網(wǎng)頁瀏覽、文件讀寫等。包含工具系統(tǒng)、記憶集成、外部 API 調(diào)用、文件讀寫工具、Python 執(zhí)行工具、搜索與檢索工具、計(jì)算器/代碼解釋器、網(wǎng)頁瀏覽工具等。5.Agent Frameworks智能體框架簡(jiǎn)化智能體開發(fā)的工具鏈與框架。主流框架如 LangChain、AutoGen、CrewAI、Flowise、AgentOps、Haystack、Semantic Kernel、Superagent、Llamaindex 等。6.Orchestration Automation編排與自動(dòng)化讓多個(gè)智能體或任務(wù)“協(xié)同工作”的技術(shù)與流程。涉及 n8n、Make.com、Zapier、LangGraph、DAG 管理、事件驅(qū)動(dòng)觸發(fā)器、Guardrails 驗(yàn)證、循環(huán)與條件工作流等工具和概念。7.Memory Management記憶管理智能體“記憶”是實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期任務(wù)、上下文理解的關(guān)鍵。包括短期記憶、長(zhǎng)期記憶、情景記憶、向量存儲(chǔ)以及 Pinecone、Weaviate、Chroma、FAISS 等向量數(shù)據(jù)庫技術(shù)。8.Knowledge RAG知識(shí)與檢索增強(qiáng)生成讓智能體“有知識(shí)”“能檢索”的核心技術(shù)。涵蓋 RAG檢索增強(qiáng)生成、Embedding 模型、自定義數(shù)據(jù)加載器、文檔索引、查詢精煉、混合搜索以及 LangChain RAG、Llamaindex RAG 等實(shí)現(xiàn)方案。9.Deployment部署把智能體推向生產(chǎn)環(huán)境的關(guān)鍵步驟。包括 API 部署、無服務(wù)器函數(shù)、FastAPI/Streamlit/Gradio 等框架、Docker、Kubernetes、向量數(shù)據(jù)庫托管以及 Agent Hosting Services如 Replicate、Modal 等。10.Monitoring Evaluation監(jiān)控與評(píng)估保障智能體“可靠運(yùn)行”“持續(xù)優(yōu)化”的環(huán)節(jié)。涉及智能體評(píng)估指標(biāo)、人在回路Human-in-the-Loop反饋、LangSmith、日志/追蹤、自動(dòng)評(píng)估循環(huán)、OpenTelemetry、Prometheus/Grafana、自定義儀表盤等工具與實(shí)踐。11.Security Governance安全與治理智能體落地時(shí)必須考慮的安全與合規(guī)問題。包括提示注入防護(hù)、API Key 管理、用戶認(rèn)證、基于角色的訪問控制RBAC、輸出過濾、紅隊(duì)測(cè)試Red Team Testing、數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)等。二、結(jié)語這張圖系統(tǒng)梳理從 0 到 1 構(gòu)建智能體 AI所需的知識(shí)、工具與實(shí)踐路徑”。無論是初學(xué)者入門還是開發(fā)者查漏補(bǔ)缺都能通過它快速定位自己需要的技術(shù)方向、工具鏈以及未來需要深入學(xué)習(xí)的領(lǐng)域。如何學(xué)習(xí)大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實(shí)際上整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個(gè)人只能說是“最先掌握AI的人將會(huì)比較晚掌握AI的人有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)”。這句話放在計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的開局時(shí)期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導(dǎo)過不少同行后輩。幫助很多人得到了學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)。我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。但苦于知識(shí)傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學(xué)習(xí)提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學(xué)習(xí)思維導(dǎo)圖、精品AI大模型學(xué)習(xí)書籍手冊(cè)、視頻教程、實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)等錄播視頻免費(fèi)分享出來。第一階段10天初階應(yīng)用該階段讓大家對(duì)大模型 AI有一個(gè)最前沿的認(rèn)識(shí)對(duì)大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關(guān)討論時(shí)發(fā)表高級(jí)、不跟風(fēng)、又接地氣的見解別人只會(huì)和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務(wù)銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應(yīng)用業(yè)務(wù)架構(gòu)大模型應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識(shí)提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構(gòu)成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應(yīng)用該階段我們正式進(jìn)入大模型 AI 進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)構(gòu)造私有知識(shí)庫擴(kuò)展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個(gè)完整的基于 agent 對(duì)話機(jī)器人。掌握功能最強(qiáng)的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術(shù)進(jìn)展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的 ChatPDF檢索的基礎(chǔ)概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴(kuò)展知識(shí)混合檢索與 RAG-Fusion 簡(jiǎn)介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓(xùn)練恭喜你如果學(xué)到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關(guān)的工作自己也能訓(xùn)練 GPT 了通過微調(diào)訓(xùn)練自己的垂直大模型能獨(dú)立訓(xùn)練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術(shù)方案。到此為止大概2個(gè)月的時(shí)間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓(xùn)練求解器 損失函數(shù)簡(jiǎn)介小實(shí)驗(yàn)2手寫一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練它什么是訓(xùn)練/預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介輕量化微調(diào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對(duì)全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認(rèn)知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項(xiàng)目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國(guó)產(chǎn)大模型服務(wù)搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計(jì)算機(jī)運(yùn)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優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項(xiàng)目?jī)?nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案…學(xué)習(xí)是一個(gè)過程只要學(xué)習(xí)就會(huì)有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會(huì)成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內(nèi)完成所有的任務(wù)那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內(nèi)容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學(xué)習(xí)資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】