做網(wǎng)站都需要會什么軟件,簡單的個人網(wǎng)頁制作html,官方網(wǎng)站開發(fā)公司排名,二級網(wǎng)站模板Agent、Workflow到Agentic AI#xff1a;三個層級#xff0c;講透AI自主行動的完整體系一文徹底厘清#xff1a;AI Agent、Agentic Workflow與Agentic AI#xff08;附6篇核心論文#xff09;別再把Agent、Workflow和Agentic AI混為一談了#xff01;一文講透三者關系說人…Agent、Workflow到Agentic AI三個層級講透AI自主行動的完整體系一文徹底厘清AI Agent、Agentic Workflow與Agentic AI附6篇核心論文別再把Agent、Workflow和Agentic AI混為一談了一文講透三者關系說人話Agent、Workflow和Agentic AI到底啥關系附6篇核心論文三步看懂AI熱詞AI Agent、Agentic Workflow、Agentic AI有什么區(qū)別與聯(lián)系隨著大模型的多次迭代、更多技術架構的提出以及多樣化產(chǎn)品的出現(xiàn)加上學術界對于Agentic AI與AI Agent的全新詮釋可能技術、產(chǎn)品等圈子已經(jīng)對這幾個概念有了更深的認知。但是各領域的相關從業(yè)者對著幾個概念仍舊很模糊?，F(xiàn)在AI Agent已經(jīng)成為AI應用主流形態(tài)基于Agent的AI系統(tǒng)也真正開始從被動響應工具向主動執(zhí)行任務的Agentic AI系統(tǒng)演進。在這一過程中AI Agent、Agentic Workflow、Agentic AI等術語也正在被大量使用。但在不同論文、框架與產(chǎn)品中其指代對象與層級往往并不一致。這種概念混淆往往會帶來一些不是很好的結果最直接的體現(xiàn)就是系統(tǒng)能力被誤判將單體Agent誤認為系統(tǒng)級智能架構設計失焦以流程復雜度代替制度設計治理與安全問題被系統(tǒng)性忽視。雖然從應用角度上當前的AI Agent、Agentic Workflow及Agentic AI說的都是基于LLM的主動式AI應用但還是有必要弄清這幾個概念之間的區(qū)別和聯(lián)系。理解這三者之間的內在聯(lián)系對于清晰認識未來自動化與智能協(xié)作的演進方向很重要。那么它們之間究竟是何種關系是相互獨立的概念還是層層遞進的體系這篇文章王吉偉頻道從計算實體層、組織執(zhí)行層與系統(tǒng)制度層三個層級對這幾個概念進行了區(qū)分、歸納和總結。同時也精選了幾篇論文和案例幫助大家更好地理解這幾個概念。從概念說起Agentic AI、AI Agent和Agentic Workflow是人工智能領域三個密切相關但側重點不同的概念。三者的概念、特征、范疇及關注點如下。AI AgentAI Agent是具備自主任務執(zhí)行目標、感知—決策—執(zhí)行能力的獨立軟件計算實體核心特征是能通過感知環(huán)境狀態(tài)、動態(tài)決策規(guī)劃、主動執(zhí)行操作的閉環(huán)流程達成預設目標是Agentic AI體系中可獨立運行的核心執(zhí)行單元。典型實踐中如AWS解決方案中的AI Agent可自主處理客戶咨詢、檢索內部知識庫并輸出解決方案全程無需人工介入Salesforce的AI Agent則能實現(xiàn)全天候客戶對接精準理解自然語言訴求并提供數(shù)據(jù)洞察與決策支持。圖源論文The Rise and Potential of Large Language Model Based AgentsAI Agent的主要特征如下核心能力形成“感知-決策-行動”完整閉環(huán)。通過傳感器或數(shù)據(jù)接口獲取環(huán)境信息感知基于規(guī)則引擎、算法模型或大語言模型生成執(zhí)行方案決策借助執(zhí)行器對環(huán)境或系統(tǒng)產(chǎn)生作用行動。模塊構成包含感知模塊、決策引擎規(guī)則/算法/LLM驅動、長短期記憶模塊、行動執(zhí)行模塊各模塊協(xié)同支撐自主運行。AI Agen的關注點聚焦單個或多個Agent的底層設計、技術實現(xiàn)與行為特性優(yōu)化核心回答如何打造高效可靠的自主執(zhí)行單元是Agentic AI的具象化落地載體也是Agentic Workflow的核心執(zhí)行主體。其類型范疇和應用范疇如下類型范疇涵蓋從簡單反射型Agent如基礎自動應答工具到目標驅動型、強化學習型的復雜Agent如自動駕駛無人機、企業(yè)智能運維Agent適配不同復雜度需求。應用范疇具體落地形態(tài)包括智能聊天機器人、游戲AI角色、自動化文件管理工具、工業(yè)巡檢無人機、客戶服務Agent等多元場景。Agentic WorkflowAgentic Workflow是基于一個或多個AI Agent構建的結構化任務執(zhí)行框架核心是通過任務拆解、角色分工、流程編排將復雜目標轉化為可落地的分步執(zhí)行路徑。它可以把任務拆成一系列由單個或多個Agent按序或并行完成的步驟與交互模式因此更加關注流程、接口與調度。Agentic Workflow依托AI Agent的推理能力、工具調用能力與記憶能力實現(xiàn)流程的自適應調整與自我進化為AI Agent提供明確的角色定義、目標邊界與執(zhí)行規(guī)范確保復雜任務高效閉環(huán)。Weaviate等實踐案例表明Agentic Workflow通過結構化設計讓AI Agent明確分工協(xié)作邏輯大幅提升復雜場景下的任務完成效率。Agentic Workflow的主要特征如下流程設計具備任務分層拆解、執(zhí)行路徑規(guī)劃的能力支持順序、并行、分支等多元流程形態(tài)。流程設計可實現(xiàn)AI Agent與工具API、插件、多模態(tài)工具等的靈活對接完成數(shù)據(jù)傳遞與操作執(zhí)行。流程設計內置任務效果評估與流程反思機制能根據(jù)執(zhí)行結果動態(tài)調整路徑實現(xiàn)自我進化。流程設計支持多Agent分工協(xié)作明確角色邊界與通信規(guī)則適配復雜協(xié)同場景。Agentic Workflow的關注點聚焦如何通過結構化流程設計最大化AI Agent的執(zhí)行價值核心是構建高效、靈活、可進化的任務執(zhí)行藍圖是Agentic AI落地的關鍵流程載體與AI Agent形成“執(zhí)行單元-流程框架”的并列支撐關系。技術范疇涵蓋流程編排引擎、任務調度算法、資源工具/數(shù)據(jù)分配機制、容錯與異常處理體系等核心技術。應用范疇聚焦企業(yè)業(yè)務流程自動化如財務報銷、客戶生命周期管理、復雜問題解決如科研數(shù)據(jù)分析、項目管理協(xié)同等需要多步驟、多角色協(xié)作的場景。Agentic AIAgentic AI是一種系統(tǒng)/范式把Agent當作基本構建塊來設計整套AI系統(tǒng)治理、架構、協(xié)作、標準與生命周期管理強調多Agent協(xié)作、自治與可治理性。它整合AI Agent與Agentic Workflow的頂層系統(tǒng)及戰(zhàn)略范式核心是賦予AI系統(tǒng)自主決策、主動執(zhí)行的主體性能力目標是構建可實現(xiàn)高度自治與復雜任務閉環(huán)的智能體系。Agentic AI突破了AI僅作為“被動工具”的定位不再局限于模型預測準確性等單一智能指標更強調將智能轉化為動態(tài)環(huán)境中的自主行動推動AI向自主執(zhí)行者或協(xié)同伙伴演進。其技術實現(xiàn)以大語言模型為核心支撐融合多類AI技術可完成多步驟復雜任務并適配實時數(shù)據(jù)動態(tài)調整?！?使用AWS Bedrock打造的面向零售寵物店的Agentic AI系統(tǒng)Agentic AI特征如下技術層面融合機器學習、強化學習、自然語言處理核心為LLM、多模態(tài)AI等前沿技術形成技術協(xié)同體系。能力層面具備自主感知環(huán)境、動態(tài)決策規(guī)劃、復雜任務執(zhí)行的全流程能力。能力層面可在動態(tài)變化的場景中與人類、其他系統(tǒng)高效協(xié)同適配多元需求。Agentic AI聚焦賦予AI系統(tǒng)主體性的底層原理、技術路徑與工程實現(xiàn)是AI Agent的理論與技術基礎也是Agentic Workflow的設計依據(jù)核心關注如何構建具備自主行動能力的完整智能體系。其理論、技術與應用范疇如下理論范疇涵蓋智能體基礎理論如BDI信念-愿望-意圖模型、任務規(guī)劃算法、決策論、多Agent協(xié)同機制等核心理論。技術范疇包含LLM核心引擎、長短期記憶系統(tǒng)、工具調用框架如ReAct范式、多模態(tài)感知融合技術等關鍵技術模塊。應用范疇覆蓋企業(yè)業(yè)務自動化、智能客服與運維、自動駕駛、個人智能助手、工業(yè)智能調度等多元場景。上面講了很多如果大家暫時還未理解可以記住下面一句話AI Agent是構件Agentic workflow是運行這些構件完成任務的流程Agentic AI是把構件與流程、治理、運維與生態(tài)整體化、產(chǎn)品化的系統(tǒng)性范式。這樣來記是不是簡單多了。三者之間的關系Agentic AI、Agentic Workflow與AI Agent之間的關系是近年來人工智能領域的重要研究話題尤其是在企業(yè)自動化和復雜任務處理中的應用。下面王吉偉頻道從背景定義、層級關系及關系模型等角度對其進行分析。從定義和功能角度進行分析三者的關系如下AI Agent是執(zhí)行單元。AI Agent是Agentic AI系統(tǒng)中的具體行動者負責感知環(huán)境、制定決策并執(zhí)行任務。例如在客服場景中AI Agent可以回答問題、檢查賬戶余額并推薦解決方案。Agentic Workflow是指導框架。Agentic Workflow為AI Agent提供了結構化流程定義了它們如何工作、如何規(guī)劃任務以及如何與工具和數(shù)據(jù)交互。比如Agentic Workflow進行任務分解將復雜任務拆分為較小的子任務通過決策過程選擇最佳行動方案還能通過迭代和多步驟方法提高任務執(zhí)行的準確性。Agentic AI是整體系統(tǒng)。Agentic AI整合AI Agent和Agentic Workflow的技術框架旨在實現(xiàn)高度自治的目標。Agentic AI通過整合Agent相關技術達成實時數(shù)據(jù)、自治操作、多理多Agent協(xié)作和多模態(tài)交互等實現(xiàn)前兩種技術單獨所無法實現(xiàn)的企業(yè)級用例。Agentic AI、Agentic Workflow與AI Agent共同構成“頂層框架-執(zhí)行單元-流程載體”的協(xié)同關系Agentic AI作為頂層理念與技術框架為自主智能系統(tǒng)的構建提供核心理論基礎與技術指引AI Agent是其具體落地的核心執(zhí)行單元以獨立計算實體的形態(tài)承載自主執(zhí)行能力Agentic Workflow則是關鍵流程落地載體通過結構化設計指導單個或多個AI Agent協(xié)作完成復雜任務。三者的關系模型可以視作一個層次結構Agentic AI是頂層概念代表能夠自主行動的AI系統(tǒng)AI Agent是中間層是具體執(zhí)行任務的個體實體Agentic Workflow是底層框架指導AI Agent如何行動。下面這張圖片能夠展現(xiàn)三者之間的層級遞進與嵌套關系。如果說Agentic AI是能夠制造自主行動的機器人的科學AI Agent就是制造出來的那個具體的機器人Agentic Workflow則是這個機器人一群機器人打掃房間、做飯或執(zhí)行其他復雜任務時所遵循的具體步驟和方法。比如在自動駕駛場景中AI Agent是車輛的駕駛系統(tǒng)能夠感知道路、避開障礙物并規(guī)劃路線Agentic Workflow是駕駛系統(tǒng)的決策過程包括導航、避障和路線規(guī)劃Agentic AI是整合傳感器、機器學習模型和控制系統(tǒng)的技術框架使車輛能夠自主駕駛。幾篇論文深入了解對于想進一步了解與挖掘三者之間的關系的朋友這里推薦幾篇論文幫助大家深入了解Agentic AI與AI Agent的詳細區(qū)別詳細了解每一個概念。不方便科學上網(wǎng)的朋友可以回復251218獲取這幾篇論文。1、AI Agents vs.Agentic AI:A Conceptual Taxonomy,Applications and Challenges2025作者Ranjan Sapkota,Konstantinos I.Roumeliotis,Manoj Karkee系統(tǒng)性定義并區(qū)分單體AI agent與更大層級的agentic AI系統(tǒng)。提出概念分類法taxonomy、比較架構特征、職責范圍、交互模式與自主性。分析典型應用與挑戰(zhàn)同時給出未來發(fā)展方向。是目前最明確、學術性最強的論文之一對二者概念差異做出了結構化說明非常適合文獻綜述寫作。閱讀https://arxiv.org/abs/2505.104682、Agentic AI:A Comprehensive Survey of Architectures,Applications,and Future Directions2025作者Mohamad Abou Ali,Fadi Dornaika等從符號與神經(jīng)雙范式審視Agentic AI的體系架構。分析不同應用領域如醫(yī)療、金融、機器人對agentic系統(tǒng)的影響。討論倫理、治理與未來融合方向。全面survey類型論文有助于將agentic AI作為一個廣泛研究方向來定位與傳統(tǒng)AI agent的發(fā)展起點聯(lián)系起來。閱讀https://arxiv.org/abs/2510.254453、EvoFlow:Evolving Diverse Agentic Workflows On The Fly2025作者Guibin Zhang,Kaijie Chen,Guancheng Wan等提出了一個用于自動進化agentic工作流的框架EvoFlow。該方法通過進化算法自動搜索和生成異構、多樣性的agentic workflow而非手工設計單工作流。這有助于提升workflow多樣性、性能與成本效率。閱讀https://arxiv.org/abs/2502.073734、Advances and Challenges in Foundation Agents:From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary,Collaborative,and Safe Systems(2025)作者MetaGPT等20機構47位學者首創(chuàng)基礎智能體(Foundation Agent)概念構建類腦模塊化架構(認知核心、多層記憶、世界模型等七大組件)探討自進化與安全對齊。地址https://arxiv.org/abs/2504.019905、Agent AI:Surveying the Horizons of Multimodal Interaction(2024)作者李飛飛(斯坦福)等14位學者定義Agent AI為多模態(tài)感知-認知-行動系統(tǒng)提出包含環(huán)境感知、認知、行動、學習、記憶五模塊的閉環(huán)架構強調大模型賦能的思考與行動能力。理解多模態(tài)智能體的權威框架對視覺-語言等跨模態(tài)交互有系統(tǒng)分析。閱讀https://arxiv.org/abs/2401.035686、The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents(2023)作者復旦大學NLP團隊86頁600參考文獻系統(tǒng)梳理LLM-Agent三大范式(單代理、多代理、人機交互)構建控制端-感知端-行動端通用框架。中文團隊在該領域的奠基之作文獻覆蓋面最廣AI Agent入門必讀。閱讀https://arxiv.org/abs/2309.07864幾個案例加深理解下面我們通過幾個案例分別感受幾個概念不同。AI Agent案例1、企業(yè)Web數(shù)據(jù)抓取與監(jiān)控Agent企業(yè)TinyFish應用場景構建自動化Web Agent用于替代手工、易碎的腳本采集工作。功能類人網(wǎng)頁瀏覽與互動自動抓取動態(tài)價格、庫存、供應信息處理復雜變化的頁面結構。價值幫助企業(yè)實時監(jiān)控競爭對手價格及庫存狀況提高市場敏捷性。展示了AI Agent在復雜異構Web環(huán)境下自動執(zhí)行任務的能力2、智能員工查詢Agent企業(yè)德國電信應用場景推出內部AI Agent“askT”支持員工查詢內部政策、流程甚至執(zhí)行任務如申請休假。功能解析自然語言查詢提供內部知識庫檢索結果部分場景下自動提交系統(tǒng)任務如填寫表單價值每天有約10,000名員工使用askT處理查詢與操作。企業(yè)內部智能體數(shù)字員工”案例從簡單查詢擴展到執(zhí)行任務實現(xiàn)員工日常工作自動化。Agentic Workflow案例1、客戶支持自動化與工單路由企業(yè)ServiceNow應用場景企業(yè)技術支持中心自動化處理支持工單實現(xiàn)方式Agentic Workflow讀取支持請求→檢索知識庫→總結問題→提交相關解決建議→路由至人工或自動完成解決。特征多步驟工作流結合知識檢索、智能總結與審批節(jié)點實現(xiàn)安全、可審計的響應流程。2、電商訂單處理與售后流程自動化企業(yè)Appen應用場景電商平臺自動處理訂單查詢、物流狀態(tài)、退貨/退款請求實現(xiàn)方式消息觸發(fā)→RAG檢索訂單數(shù)據(jù)→自動查詢系統(tǒng)→執(zhí)行退款或補發(fā)API→用戶通知特征多步驟狀態(tài)驅動通過Agentic Workflow無需人工介入即可完成業(yè)務操作。Agentic AI案例1、汽車與供應鏈SAP推動的SalesSupply Chain Agent企業(yè)SAP應用場景銷售智能優(yōu)化與供應鏈協(xié)同實施方案銷售Agent預測最優(yōu)價格/產(chǎn)品組合時機供應鏈Agent實時獲取庫存和交付時間數(shù)據(jù)Agents之間協(xié)作為業(yè)務決策提供自主推薦。價值通過Agent協(xié)同解決跨業(yè)務系統(tǒng)的動態(tài)資源調配和決策問題而不是單一的規(guī)則引擎。2、智能IT運維和監(jiān)控系統(tǒng)IBM Watson AIOps企業(yè)IBM應用場景企業(yè)級IT事件關聯(lián)、告警噪聲過濾與自主修復建議核心功能自動識別關鍵事件關聯(lián)多源日志與信號自動觸發(fā)修復動作或建議。價值典型的Agentic AI與AIOps融合案例將智能體作為自動分析與決定執(zhí)行單元。事件解決速度提高約60%錯誤告警數(shù)量減少約80%系統(tǒng)穩(wěn)定性與可靠性提升明顯。3、大型銀行內部多任務Agent平臺Citi Pilot企業(yè)花旗銀行Citigroup應用場景企業(yè)內部知識檢索、數(shù)據(jù)調研、報告生成核心功能一個統(tǒng)一Agent平臺自動訪問內部/外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)從單一提示語single prompt觸發(fā)多步驟任務收集數(shù)據(jù)、整理分析、輸出結果。價值Agentic AI在企業(yè)決策支持系統(tǒng)上的落地方向突破傳統(tǒng)交互式問答工具的限制。截至2025年秋季先行試點約5,000名用戶作為業(yè)務分析與決策助手。Agentic AI工作流程在具體應用上目前單Agent仍舊只能完成相對簡單的任務大多用于C端應用。B端應用則更多是多Agent與Agentic Workflow的整合使用這樣就能完成相對復雜的任務。同時在企業(yè)的復雜業(yè)務流程中當前大模型與Agent的能力尚不能支持一個超級Agent去完成長流程業(yè)務通過Agentic Workflow去編排多個Agent與AI應用是Agent企業(yè)級應用的必選項。當多Agent通過Agentic Workflow去執(zhí)行業(yè)務流程并加上治理、協(xié)作、標準與生命周期管理等分層管理措施它就變成了一個Agentic AI系統(tǒng)。事實上企業(yè)級Agent應用目前正在向Agentic AI系統(tǒng)過渡而更多的Agentic AI系統(tǒng)還是在原有端到端全生命周期系統(tǒng)的基礎上引入多Agent和Agentic Workflow并加強對其的治理與管控一個面向自有業(yè)務流程的Agentic AI系統(tǒng)也就此而生。當然最近一年以來隨著Agent的企業(yè)級應用市場的旺盛需求也誕生了一批企業(yè)級Agentic AI應用框架。下篇文章王吉頻道將會與大家聊聊這些歡迎關注?；仡櫯c總結下面我們再來回顧并強化三者的區(qū)別與聯(lián)系。AI Agent是一個具備目標感知→決策→行動→反饋閉環(huán)的智能執(zhí)行體。Agentic Workflow是對多個Agent的任務拆解、協(xié)作順序、反饋回路、控制邏輯的流程化設計。Agentic AI則是一種以AI Agent為核心構建單元通過Agentic Workflow組織行為實現(xiàn)長期目標、自主運行與系統(tǒng)級智能的AI范式一種“怎么構建AI系統(tǒng)”的方法論。AI Agent是系統(tǒng)中的基本行為單元Agentic Workflow關注多個Agent之間的任務拆解、協(xié)作順序、反饋回路與控制機制是組織Agent行為的流程化結構Agentic AI則是以AI Agent為核心構建單元、通過Agentic Workflow組織其行為、從而實現(xiàn)系統(tǒng)級智能的新型AI架構范式可以成為組織戰(zhàn)略。以人類組織來對比如果AI Agent是能獨立行動的人Agentic Workflow就是組織這些人的協(xié)作方式Agentic AI則是一種用Agent作為基本單元來構建AI系統(tǒng)的新范式。Agentic AI并不是某一具體模型或產(chǎn)品也不是某種能力或功能的單一Agent,而是一種新的制度設計以AI Agent為基本構建單元以Agentic Workflow為組織機制通過工作流與反饋機制組織其行為構建可持續(xù)運行智能系統(tǒng)。因此Agentic AI的關鍵并不在于創(chuàng)造更強的智能體而在于如何通過制度化的工作流與反饋機制等組織方式將多個Agent的行為協(xié)調為能實現(xiàn)長期目標與復雜任務的可持續(xù)運行智能系統(tǒng)。后記三位一體推進Agentic AIAgentic AI是一個領域/范式研究如何構建自主行動的AIAgentic Workflow是一個或多個AI Agent為了完成任務而遵循的工作流程/操作方法AI Agent是遵循Agentic AI理念構建出來的具體執(zhí)行者/實體。這種關系推動了Agentic AI其在多個領域的應用潛力。如果你關心AI的自主能力重點是Agentic AI如果你需要一個獨立運行的智能實體那就是AI Agent如果你想設計一個多Agent協(xié)同的自動化流程那就用Agentic Workflow。當前的Agentci AI的行業(yè)挑戰(zhàn)包括倫理考慮、系統(tǒng)成本和可信性問題。商業(yè)實施中從AI Agent轉向Agentic Workflow的焦點轉移反映了工作流在實際應用中的重要性。而企業(yè)越發(fā)關注Agentic AI也表明它正在成為組織運營的重要戰(zhàn)略。Agentic AI代表了現(xiàn)階段AI的主要形態(tài)而它的主要落地方式就是AI Agent和Agentic Workflow。在這個邏輯下不管大家是在做Agent做Agentic Workflow還是設計Agentic AI系統(tǒng)只要從事相關技術與產(chǎn)品的設計、研發(fā)與應用都是參與Agentic AI都是在推動Agentic AI的進步與發(fā)展。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)理入門資料如果你也想通過學大模型技術去幫助自己升職和加薪可以掃描下方鏈接??為什么我要說現(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】