游戲開發(fā)與網(wǎng)站開發(fā)就業(yè)情況,wordpress 爬蟲插件,網(wǎng)上做名片的網(wǎng)站,廣州和信建設公司網(wǎng)站本文系統(tǒng)介紹AI Agent的9種設計模式#xff0c;從基礎的Few-Shot模式到復雜的Self-Discover模式#xff0c;詳細解析了每種模式的工作原理、代碼實現(xiàn)和適用場景。通過思考-行動-觀察循環(huán)、并行執(zhí)行、自我優(yōu)化等機制#xff0c;讓大模型更智能高效地執(zhí)行任務。文章最后針對不…本文系統(tǒng)介紹AI Agent的9種設計模式從基礎的Few-Shot模式到復雜的Self-Discover模式詳細解析了每種模式的工作原理、代碼實現(xiàn)和適用場景。通過思考-行動-觀察循環(huán)、并行執(zhí)行、自我優(yōu)化等機制讓大模型更智能高效地執(zhí)行任務。文章最后針對不同任務特點提供模式選擇建議幫助開發(fā)者根據(jù)實際需求靈活應用提升AI系統(tǒng)性能。AI Agent 9種設計模式隨著大語言模型的快速發(fā)展如何讓AI更好地理解和執(zhí)行復雜任務成為了開發(fā)者們關注的焦點。Agent設計模式應運而生它們就像是給大模型裝上大腦讓AI能夠像人類一樣思考、規(guī)劃和執(zhí)行任務。今天我們就來深入探討9種主流的Agent設計模式看看它們是如何讓大模型變得更智能、更高效的。一、Few-Shot模式讓AI學會舉一反三Few-Shot模式是最基礎也是最常用的Agent范式之一。它的核心思想是通過提供少量示例讓大模型學會如何完成任務。核心組成Few-Shot模式包含三個關鍵部分角色描述明確告訴大模型需要扮演什么角色具備哪些能力指令任務描述清晰說明需要完成的任務可以是一句話也可以是多步驟引導樣例提供完整的任務-解決方案示例或者輸入輸出的格式規(guī)范實際應用在B端開發(fā)場景中Few-Shot模式使用頻率最高。比如你可以讓大模型扮演網(wǎng)絡安全專家分析Java漏洞調用堆棧找出用戶業(yè)務代碼所在的類。通過提供格式示例和堆棧日志大模型就能按照你期望的格式輸出結果。這種模式的最大優(yōu)勢是工程師可以通過大模型的指令遵循能力將原本需要復雜規(guī)則定義和處理的環(huán)節(jié)都交給大模型來處理大大提升了工作效率。代碼示例以下是一個Few-Shot模式的提示詞示例# 定義提示詞模板prompt 你是一個網(wǎng)絡安全專家我這里一份RASP上報的Java漏洞調用堆棧請幫我找出用戶業(yè)務代碼所在的類。請按照下面的格式輸出[ {{ javaFile: LinkedHashSet.java, method: LinkedHashSetE(HashSetE).readObject(ObjectInputStream), codeline: 40 }}, {{ javaFile: AnnotationInvocationHandler.java, method: AnnotationInvocationHandler.invoke(Object, Method, Object[]), codeline: 133 }}]堆棧日志如下{stack_trace}# 使用示例stack_trace Runtime.exec(String) line: 345EvilCodes.init() line: 17NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Constructor, Object[])...response llm.generate(prompt.format(stack_tracestack_trace))通過提供格式示例大模型就能按照期望的JSON格式輸出結果大大簡化了后續(xù)的數(shù)據(jù)處理工作。二、ReAct模式思考-行動-觀察的循環(huán)ReAct模式將推理Reasoning和行動Acting結合起來形成了一個思考-行動-觀察的循環(huán)過程。工作原理ReAct針對給出的問題先進行思考Thought再根據(jù)思考的結果行動Act然后觀察行動的結果Observation。如果不滿足要求再進行思考、行動直至得到滿意的結果為止。三個核心概念Thought思考由LLM生成是LLM產(chǎn)生行為的依據(jù)。可以根據(jù)LLM的思考來衡量他要采取的行為是否合理。這就像人類在做決策前的思考過程讓AI的決策變得更有可解釋性和可信度。Act行動LLM判斷本次需要執(zhí)行的具體行為。一般由兩部分組成行為和對象用編程的說法就是API名稱和對應的入?yún)?。LLM可以根據(jù)Thought的判斷選擇需要使用的API并生成需要填入API的參數(shù)。Obs觀察LLM框架對于外界輸入的獲取。就像LLM的五官將外界的反饋信息同步給LLM模型協(xié)助LLM模型進一步做分析或者決策。執(zhí)行流程一個完整的ReAct行為包含以下流程輸入目標任務的起點可以是用戶的手動輸入也可以是系統(tǒng)故障報警等觸發(fā)器循環(huán)執(zhí)行LLM模型開始分析問題需要的步驟Thought按步驟執(zhí)行Act根據(jù)觀察到的信息Obs循環(huán)執(zhí)行這個過程直到判斷任務目標達成完成任務最終執(zhí)行成功返回最終結果代碼示例以下是一個簡化的ReAct模式實現(xiàn)示例classReActAgent:def__init__(self, llm, tools):self.llm llmself.tools tools # 工具字典如 {search: search_tool, calculator: calc_tool}defrun(self, question, max_iterations5): context f問題: {question} for i inrange(max_iterations):# Thought: 生成思考過程 thought_prompt f{context} 思考: thought self.llm.generate(thought_prompt) context f 思考: {thought}# Act: 決定要執(zhí)行的動作 act_prompt f{context} 行動: action self.llm.generate(act_prompt) context f 行動: {action}# 解析動作并執(zhí)行 tool_name, tool_input self._parse_action(action)if tool_name 完成:returnself._extract_answer(context)# Observation: 執(zhí)行工具并觀察結果if tool_name inself.tools: observation self.tools[tool_name](tool_input) context f 觀察: {observation}else: context f 觀察: 工具 {tool_name} 不存在return達到最大迭代次數(shù)未能完成任務def_parse_action(self, action):# 解析動作字符串提取工具名和輸入# 例如: 搜索[Python教程] - (搜索, Python教程)if完成in action:return完成, None# 簡化的解析邏輯return搜索, action.strip()def_extract_answer(self, context):# 從上下文中提取最終答案returnself.llm.generate(f{context} 最終答案:)這個示例展示了ReAct模式的核心循環(huán)思考-行動-觀察直到任務完成。三、Plan and Solve模式先規(guī)劃再執(zhí)行Plan and Solve模式解決了多步推理的步驟缺失問題。它的核心思想是先設計計劃將整個任務劃分為多個更小的子任務然后根據(jù)計劃執(zhí)行子任務。適用場景如果說ReAct更適合完成廚房拿醬油這樣的簡單任務那么Plan Solve更適合完成西紅柿炒雞蛋這樣的復雜任務。你需要計劃并且過程中計劃可能會變化比如你打開冰箱發(fā)現(xiàn)沒有西紅柿時你將購買西紅柿作為新的步驟加入計劃。核心組件規(guī)則器Planner負責讓LLM生成一個多步計劃來完成一個大任務。代碼中有Planner和ReplannerPlanner負責第一次生成計劃Replanner是指在完成單個任務后根據(jù)目前任務的完成情況進行重新規(guī)劃。執(zhí)行器Executor接受用戶查詢和規(guī)劃中的步驟并調用一個或多個工具來完成該任務。提示詞示例Plan and Solve模式通常需要調用兩次LLM? 第一次生成推理過程通過提示詞如Let’s think step by step模型會生成解決問題的推理過程? 第二次提取最終答案使用生成的推理過程和原始問題模型再次被調用以提取或生成最終的答案代碼示例以下是一個Plan and Solve模式的實現(xiàn)示例classPlanAndSolveAgent:def__init__(self, llm):self.llm llmdefsolve(self, problem):# 第一步生成計劃 plan_prompt f讓我們首先理解問題并制定解決問題的計劃。然后讓我們一步一步地執(zhí)行解決問題的計劃。問題: {problem}請先制定一個詳細的計劃 plan self.llm.generate(plan_prompt)# 第二步執(zhí)行計劃并生成推理過程 solve_prompt f問題: {problem}計劃:{plan}現(xiàn)在讓我們按照計劃一步一步地解決問題 reasoning self.llm.generate(solve_prompt)# 第三步提取最終答案 answer_prompt f問題: {problem}推理過程:{reasoning}基于以上推理過程請給出最終答案 answer self.llm.generate(answer_prompt)return {plan: plan,reasoning: reasoning,answer: answer }# 使用示例agent PlanAndSolveAgent(llm)result agent.solve(如果一個數(shù)的3倍加上5等于20這個數(shù)是多少)print(f計劃: {result[plan]})print(f推理: {result[reasoning]})print(f答案: {result[answer]})這種兩階段方法規(guī)劃執(zhí)行能夠更好地處理復雜的多步驟問題。四、Reason without Observation模式推理與觀察分離Reason without ObservationREWOO模式的核心思想是將推理Reasoning過程與外部觀察Observation分離以此來提高模型的效率和性能。為什么需要REWOO在傳統(tǒng)的LLM增強系統(tǒng)中如ReAct模式模型的推理過程是與外部工具的調用和觀察結果緊密交織在一起的。這種模式雖然簡單易用但往往會導致計算復雜性高因為需要多次調用語言模型LLM并重復執(zhí)行操作這不僅增加了計算成本也增加了執(zhí)行時間。三個核心組件Planner規(guī)劃器接收用戶輸入的任務并將其分解為一系列的計劃。每個計劃都詳細說明了需要使用哪些外部工具以及如何使用這些工具。負責生成一個相互依賴的鏈式計劃定義每一步所依賴的上一步的輸出。Worker執(zhí)行器根據(jù)規(guī)劃器提供的計劃調用相應的外部工具來執(zhí)行任務并獲取必要的信息或證據(jù)。循環(huán)遍歷每個任務并將任務輸出分配給相應的變量。Solver合并器將所有計劃的執(zhí)行結果整合起來形成對原始任務的最終解決方案。優(yōu)勢這種模塊化的設計顯著減少了令牌消耗和執(zhí)行時間因為它允許一次性生成完整的工具鏈而不是在每次迭代中都重復調用LLM。此外由于規(guī)劃數(shù)據(jù)不依賴于工具的輸出因此可以在不實際調用工具的情況下對模型進行微調進一步簡化了微調過程。提示詞模板示例REWOO模式的關鍵在于定義步驟間的依賴關系以下是一個提示詞模板示例REWOO_PROMPT_TEMPLATE 對于以下任務制定可以逐步解決問題的計劃。對于每個計劃指示檢索證據(jù)的具體工具和工具輸入您可以存儲將證據(jù)轉換為變量以后的工具可以調用該變量。(Plan.#E1, Plan.#E2, Plan.#E3...)問題{question}計劃示例問題科羅拉多造山帶南東段延伸到的地區(qū)的海拔范圍是多少計劃搜索更多關于科羅拉多造山運動的信息。#E1維基百科[科羅拉多造山運動]計劃找出科羅拉多造山運動東段延伸到的區(qū)域。#E2LLM[科羅拉多州東部延伸到的地區(qū)名稱是什么?給定上下文:#E1]計劃搜索有關該地區(qū)的更多信息。#E3維基百科[#E2]計劃找出該區(qū)域的標高范圍。#E4LLM[區(qū)域#E2的標高范圍是多少?給定上下文:#E3]# 使用示例question 北京和上海哪個城市的人口更多prompt REWOO_PROMPT_TEMPLATE.format(questionquestion)plan llm.generate(prompt)# 解析計劃并執(zhí)行# Planner生成計劃后Worker按順序執(zhí)行Solver合并結果這種設計允許一次性生成完整的工具調用鏈大大提高了執(zhí)行效率。五、LLMCompiler模式并行執(zhí)行提升效率LLMCompiler模式的核心思想是通過并行Function calling來提高效率。工作原理比如用戶提問Scott Derrickson和Ed Wood是否是同一個國家的國民傳統(tǒng)方式可能需要先搜索Scott Derrickson的國籍再搜索Ed Wood的國籍。而LLMCompiler可以讓planner同時搜索兩人的國籍最后合并結果即可。架構組成LLMCompiler由三個組件組成Planner規(guī)劃器將原始問題分解為一個DAG有向無環(huán)圖的任務列表Task Fetching Unit并行執(zhí)行器根據(jù)任務的依賴調度任務并行執(zhí)行Joiner合并器綜合DAG執(zhí)行結果反饋給用戶如果沒達預期可以重新規(guī)劃任務這種設計大大提升了處理效率特別是在需要多個獨立查詢的場景下。代碼示例以下是一個簡化的LLMCompiler模式實現(xiàn)示例import asynciofrom typing importList, DictclassLLMCompilerAgent:def__init__(self, llm, tools):self.llm llmself.tools toolsasyncdefsolve(self, question):# 第一步Planner生成DAG任務列表 plan_prompt f問題: {question}請將這個問題分解為可以并行執(zhí)行的任務并標識任務間的依賴關系。輸出格式任務列表每個任務包含id、描述、依賴的任務id列表。示例任務1: 搜索Scott Derrickson的國籍依賴: []任務2: 搜索Ed Wood的國籍依賴: []任務3: 比較兩個國籍是否相同依賴: [任務1, 任務2] plan self.llm.generate(plan_prompt) tasks self._parse_plan(plan)# 第二步并行執(zhí)行獨立任務 results {}while tasks:# 找出可以并行執(zhí)行的任務無依賴或依賴已完成 ready_tasks [t for t in tasks ifall(dep in results for dep in t[dependencies])]# 并行執(zhí)行這些任務if ready_tasks: task_results await asyncio.gather(*[self._execute_task(task) for task in ready_tasks ])for task, result inzip(ready_tasks, task_results): results[task[id]] result tasks.remove(task)else:break# 第三步Joiner合并結果 join_prompt f原始問題: {question}任務執(zhí)行結果: {results}請綜合所有結果給出最終答案 final_answer self.llm.generate(join_prompt)return final_answerdef_parse_plan(self, plan):# 解析計劃提取任務列表# 這里簡化處理實際需要更復雜的解析邏輯 tasks []# ... 解析邏輯return tasksasyncdef_execute_task(self, task):# 執(zhí)行單個任務 tool_name self._identify_tool(task[description])if tool_name inself.tools:returnawaitself.tools[tool_name](task[description])returnNone# 使用示例asyncdefmain(): agent LLMCompilerAgent(llm, tools) answer await agent.solve(Scott Derrickson和Ed Wood是否是同一個國家的國民)print(answer)# asyncio.run(main())這種并行執(zhí)行的設計能夠顯著提升處理多個獨立查詢的效率。六、Basic Reflection模式左右互搏的自我優(yōu)化Basic Reflection可以類比于學生Generator寫作業(yè)老師Reflector來批改建議學生根據(jù)批改建議來修改如此反復。核心原理Basic Reflection可以類比于左右互搏? 左手是Generator負責根據(jù)用戶指令生成結果? 右手是Reflector來審查Generator的生成結果并給出建議在左右互搏的情況下Generator生成的結果越來越好Reflector的檢查越來越嚴格輸出的結果也越來越有效。執(zhí)行流程Generator接收來自用戶的輸入輸出initial responseReflector接收來自Generator的response根據(jù)開發(fā)者設置的要求給出Reflections即評語、特征、建議Generator再根據(jù)Reflector給出的反饋進行修改和優(yōu)化輸出下一輪response循環(huán)往復直到達到循環(huán)次數(shù)或滿足要求代碼示例以下是一個Basic Reflection模式的實現(xiàn)示例classBasicReflectionAgent:def__init__(self, llm, max_iterations3):self.llm llmself.max_iterations max_iterationsdefgenerate(self, user_input):# Generator生成初始響應 generator_prompt f用戶輸入: {user_input} 請生成響應: response self.llm.generate(generator_prompt)for i inrange(self.max_iterations):# Reflector審查響應 reflector_prompt f用戶輸入: {user_input}當前響應: {response}請審查這個響應給出以下方面的反饋1. 準確性2. 完整性3. 清晰度4. 改進建議 reflection self.llm.generate(reflector_prompt)# Generator根據(jù)反饋改進響應 generator_prompt f用戶輸入: {user_input}之前的響應: {response}審查反饋: {reflection}請根據(jù)反饋改進你的響應: improved_response self.llm.generate(generator_prompt)# 如果響應沒有顯著改進可以提前結束if improved_response response:break response improved_responsereturn response# 使用示例agent BasicReflectionAgent(llm)result agent.generate(請解釋什么是機器學習)print(result)這種左右互搏的方式能夠不斷優(yōu)化輸出質量直到達到滿意的結果。七、Reflexion模式從失敗中學習的反思機制Reflexion模式使用語言反饋信號來幫助agent從前失敗的經(jīng)驗中學習。具體地Reflexion將傳統(tǒng)梯度更新中的參數(shù)信號轉變?yōu)樘砑釉诖竽Ｐ蜕舷挛闹械恼Z言總結使得agent在下一個episode中能參考上次執(zhí)行失敗的失敗經(jīng)驗從而提高agent的執(zhí)行效果。四個核心組件Actor由LLM擔任主要工作是基于當前環(huán)境生成下一步的動作Evaluator主要工作是衡量Actor生成結果的質量。就像強化學習中的Reward函數(shù)對Actor的執(zhí)行結果進行打分Self-reflexion一般由LLM擔任是Reflexion框架中最重要的部分。它能結合離散的reward信號如success/fail、trajectory軌跡也就是推理上下文等生成具體且詳細語言反饋信號這種反饋信號會儲存在Memory中啟發(fā)下一次實驗的Actor執(zhí)行動作Memory分為短期記憶short-term和長期記憶long-term。在一次實驗中的上下文稱為短期記憶多次試驗中Self-reflexion的結果稱為長期記憶與Basic Reflection的區(qū)別Reflexion會把之前的生成-tool調用結果-評價的所有過程數(shù)據(jù)當做下次生成的prompt可以通過外部工具查詢數(shù)據(jù)來作為評價修正的依據(jù)Reflexion在決策、推理和代碼生成任務上均取得了不錯的效果特別是在代碼生成任務上成為了最新的SOTA。代碼示例以下是一個簡化的Reflexion模式實現(xiàn)示例classReflexionAgent:def__init__(self, llm, evaluator, max_episodes3):self.llm llmself.evaluator evaluator # 評估函數(shù)self.max_episodes max_episodesself.memory [] # 長期記憶存儲歷史反思defsolve(self, task):for episode inrange(self.max_episodes):# Actor: 基于當前環(huán)境和記憶生成動作 actor_prompt f任務: {task}歷史經(jīng)驗長期記憶:{self._format_memory()}請基于任務和歷史經(jīng)驗生成解決方案 solution self.llm.generate(actor_prompt)# Evaluator: 評估解決方案質量 evaluation self.evaluator(solution, task)# Self-reflexion: 生成語言反饋信號ifnot evaluation[success]: reflection_prompt f任務: {task}生成的解決方案: {solution}評估結果: {evaluation}請分析失敗的原因并給出具體的改進建議 reflection self.llm.generate(reflection_prompt)# 將反思存入長期記憶self.memory.append({episode: episode,solution: solution,evaluation: evaluation,reflection: reflection })else:# 成功則返回解決方案return {solution: solution,episode: episode,evaluation: evaluation }# 達到最大episode數(shù)返回最后一次的解決方案return {solution: solution,episode: self.max_episodes - 1,evaluation: evaluation,memory: self.memory }def_format_memory(self):ifnotself.memory:return暫無歷史經(jīng)驗 formatted []for mem inself.memory: formatted.append(fEpisode {mem[episode]}:- 解決方案: {mem[solution]}- 評估: {mem[evaluation]}- 反思: {mem[reflection]})return .join(formatted)# 使用示例defcode_evaluator(code, task):代碼評估函數(shù)示例# 實際應用中這里會運行代碼并檢查結果return {success: len(code) 100, # 簡化示例score: 0.8,feedback: 代碼基本正確但需要優(yōu)化 }agent ReflexionAgent(llm, code_evaluator)result agent.solve(編寫一個快速排序算法)print(f最終解決方案: {result[solution]})print(f經(jīng)過 {result[episode]} 次迭代)Reflexion模式通過記憶機制讓Agent能夠從歷史失敗中學習不斷改進解決方案。八、Language Agent Tree Search模式樹搜索反思的融合LATSLanguage Agent Tree Search簡單來說是Tree search ReAct Plansolve的融合體。核心特點與傳統(tǒng)的基于MCTS的推理決策框架相比LATS的主要改進在于? 使用了蒙特卡羅樹搜索算法可以有效地探索可能的解決方案? 利用了預訓練的語言模型來評估節(jié)點的價值從而更好地指導搜索過程? 引入了自我反思機制可以從失敗的軌跡中學習并提高決策能力主要步驟選擇根據(jù)總獎勵選擇最佳的下一步行動。要么做出響應如果找到解決方案或達到最大搜索深度要么繼續(xù)搜索擴展和執(zhí)行生成N個潛在操作以并行執(zhí)行它們反思評估觀察這些行動的結果并根據(jù)反思以及可能的外部反饋對決策進行評分反向傳播根據(jù)結果更新根軌跡的分數(shù)總結一下選擇當前節(jié)點行動、反思、評分并將結果反向傳播給父節(jié)點同時根據(jù)節(jié)點數(shù)量是否達到上限以及結果情況決定是否繼續(xù)向下延伸或輸出結果。九、Self-Discover模式自動發(fā)現(xiàn)推理結構SELF-DISCOVER旨在使模型能夠自動發(fā)現(xiàn)用于解決復雜推理問題的任務內在推理結構。這類問題對于傳統(tǒng)的提示方法來說構成了挑戰(zhàn)。核心思想SELF-DISCOVER的核心是一個自我發(fā)現(xiàn)過程。LLMs在這一過程中選擇多個原子推理模塊如批判性思維和逐步思考并將它們組合成一個明確的推理結構供LLMs在解碼時遵循。優(yōu)勢SELF-DISCOVER增強LLM處理復雜推理問題的能力尤其是那些傳統(tǒng)提示方法難以應對的問題在基于理論的代理推理和MATH等具有挑戰(zhàn)性的推理基準測試上的表現(xiàn)相比鏈式推理CoT提高了32%在效率上也超過了推理密集型方法如CoT-Self-Consistency同時所需的推理計算量減少了10到40倍展示了自我發(fā)現(xiàn)的推理結構在不同的模型家族之間具有普適性兩階段方法第一階段-發(fā)現(xiàn)推理結構包括三個操作選擇Select從39個預定義的推理模塊中選擇幾個關鍵模塊這些模塊可以幫助解決特定的任務適應Adapt選擇完關鍵推理模塊后調整和完善每個模塊的描述使其更好地適應待解決的具體任務實施Implement將調整后的推理模塊組合成一個JSON格式的分步推理計劃第二階段-應用推理結構完成階段一之后模型將擁有一個專門為當前任務定制的推理結構。在解決問題的實例時模型只需遵循這個結構逐步填充JSON中的值直到得出最終答案?？偨Y選擇合適的Agent模式通過以上9種Agent設計模式的介紹我們可以看到不同的模式適用于不同的場景?Few-Shot模式適合需要格式化和結構化輸出的簡單任務?ReAct模式適合需要交互式探索和工具調用的任務?Plan and Solve模式適合需要多步驟規(guī)劃的復雜任務?REWOO模式適合需要減少計算成本和提高效率的場景?LLMCompiler模式適合可以并行執(zhí)行的獨立查詢任務?Basic Reflection模式適合需要自我優(yōu)化和迭代改進的任務?Reflexion模式適合需要從失敗經(jīng)驗中學習的長期任務?LATS模式適合需要探索多個解決方案路徑的復雜問題?Self-Discover模式適合需要自動發(fā)現(xiàn)推理結構的復雜推理問題在實際應用中開發(fā)者可以根據(jù)具體需求選擇合適的Agent模式或者將多種模式組合使用以達到最佳的效果。隨著大模型技術的不斷發(fā)展相信未來還會涌現(xiàn)出更多創(chuàng)新的Agent設計模式讓我們拭目以待。?最后我在一線科技企業(yè)深耕十二載見證過太多因技術卡位而躍遷的案例。那些率先擁抱 AI 的同事早已在效率與薪資上形成代際優(yōu)勢我意識到有很多經(jīng)驗和知識值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗解答大家在大模型的學習中的很多困惑。我整理出這套 AI 大模型突圍資料包?AI大模型學習路線圖?Agent行業(yè)報告?100集大模型視頻教程?大模型書籍PDF?DeepSeek教程?AI產(chǎn)品經(jīng)理入門資料完整的大模型學習和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費領取【保證100%免費】??為什么說現(xiàn)在普通人就業(yè)/升職加薪的首選是AI大模型人工智能技術的爆發(fā)式增長正以不可逆轉之勢重塑就業(yè)市場版圖。從DeepSeek等國產(chǎn)大模型引發(fā)的科技圈熱議到全國兩會關于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策聚焦再到招聘會上排起的長隊AI的熱度已從技術領域滲透到就業(yè)市場的每一個角落。智聯(lián)招聘的最新數(shù)據(jù)給出了最直觀的印證2025年2月AI領域求職人數(shù)同比增幅突破200%遠超其他行業(yè)平均水平整個人工智能行業(yè)的求職增速達到33.4%位居各行業(yè)榜首其中人工智能工程師崗位的求職熱度更是飆升69.6%。AI產(chǎn)業(yè)的快速擴張也讓人才供需矛盾愈發(fā)突出。麥肯錫報告明確預測到2030年中國AI專業(yè)人才需求將達600萬人人才缺口可能高達400萬人這一缺口不僅存在于核心技術領域更蔓延至產(chǎn)業(yè)應用的各個環(huán)節(jié)。??資料包有什么①從入門到精通的全套視頻教程⑤⑥包含提示詞工程、RAG、Agent等技術點② AI大模型學習路線圖還有視頻解說全過程AI大模型學習路線③學習電子書籍和技術文檔市面上的大模型書籍確實太多了這些是我精選出來的④各大廠大模型面試題目詳解⑤ 這些資料真的有用嗎?這份資料由我和魯為民博士共同整理魯為民博士先后獲得了北京清華大學學士和美國加州理工學院博士學位在包括IEEE Transactions等學術期刊和諸多國際會議上發(fā)表了超過50篇學術論文、取得了多項美國和中國發(fā)明專利同時還斬獲了吳文俊人工智能科學技術獎。目前我正在和魯博士共同進行人工智能的研究。所有的視頻教程由智泊AI老師錄制且資料與智泊AI共享相互補充。這份學習大禮包應該算是現(xiàn)在最全面的大模型學習資料了。資料內容涵蓋了從入門到進階的各類視頻教程和實戰(zhàn)項目無論你是小白還是有些技術基礎的這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉行大模型崗位。智泊AI始終秉持著“讓每個人平等享受到優(yōu)質教育資源”的育人理念?通過動態(tài)追蹤大模型開發(fā)、數(shù)據(jù)標注倫理等前沿技術趨勢?構建起前沿課程智能實訓精準就業(yè)的高效培養(yǎng)體系。課堂上不光教理論還帶著學員做了十多個真實項目。學員要親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調優(yōu)這些硬核操作把課本知識變成真本事?????如果說你是以下人群中的其中一類都可以來智泊AI學習人工智能找到高薪工作一次小小的“投資”換來的是終身受益應屆畢業(yè)生?無工作經(jīng)驗但想要系統(tǒng)學習AI大模型技術期待通過實戰(zhàn)項目掌握核心技術。零基礎轉型?非技術背景但關注AI應用場景計劃通過低代碼工具實現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務賦能 ?突破瓶頸傳統(tǒng)開發(fā)者Java/前端等學習Transformer架構與LangChain框架向AI全棧工程師轉型?。獲取方式有需要的小伙伴可以保存圖片到wx掃描二v碼免費領取【保證100%免費】**?