wordpress 分類 seo,成都seo顧問,主流做網(wǎng)站,個人網(wǎng)站要怎么備案小白必看#xff01;多智能體框架完全指南#xff1a;從入門到生產(chǎn)環(huán)境全覆蓋#xff08;建議收藏#xff09; 本文系統(tǒng)梳理了多智能體框架生態(tài)#xff0c;從學(xué)習(xí)到生產(chǎn)三個維度分類評估了主流框架。詳細(xì)分析了Swarm、OpenAI Agents SDK、Qwen-Agent等開發(fā)框架#xff0…小白必看多智能體框架完全指南從入門到生產(chǎn)環(huán)境全覆蓋建議收藏本文系統(tǒng)梳理了多智能體框架生態(tài)從學(xué)習(xí)到生產(chǎn)三個維度分類評估了主流框架。詳細(xì)分析了Swarm、OpenAI Agents SDK、Qwen-Agent等開發(fā)框架以及MetaGPT、Dify、CrewAI等生產(chǎn)級工具的特點與適用場景幫助開發(fā)者根據(jù)需求快速選擇最適合的框架為從入門到生產(chǎn)部署的全流程提供參考指南。Datawhale干貨作者李嬌嬌、宋志學(xué)Datawhale成員在學(xué)習(xí)Multi-Agent相關(guān)技術(shù)的過程中我們發(fā)現(xiàn)一個常見的困惑市面上框架眾多卻不知從何入手?；谶@一需求我們對當(dāng)前主流的多智能體框架進(jìn)行了系統(tǒng)性梳理與分析從學(xué)習(xí)、開發(fā)到生產(chǎn)三個層面進(jìn)行了分類并總結(jié)了每個框架的特點、適用場景與優(yōu)缺點幫助大家快速找到最適合自己的學(xué)習(xí)、使用起點。需要說明的是框架迭代極快文中內(nèi)容基于我們學(xué)習(xí)調(diào)研時的版本目前可能已經(jīng)有迭代更新。歡迎大家留言討論、補充和交流。注高級別 覆蓋 低級別比如開發(fā)框架也可用于學(xué)習(xí)但不能用于生產(chǎn)環(huán)境。Level-1學(xué)習(xí)框架適合教學(xué)和入門SwarmLabel: “適合學(xué)習(xí)”, “適合初學(xué)者”, “實驗性框架”, “快速原型開發(fā)工具”項目地址https://github.com/openai/swarm優(yōu)勢輕量級與易用性采用極簡設(shè)計理念僅需兩個核心概念A(yù)gent和Handoff即可實現(xiàn)多代理協(xié)作學(xué)習(xí)成本低。開發(fā)者可通過簡單Python腳本快速實現(xiàn)代理之間的任務(wù)轉(zhuǎn)交和上下文管理。高度可控與透明性支持對上下文變量、工具調(diào)用和任務(wù)流程的精細(xì)化控制所有操作幾乎在客戶端完成無服務(wù)端狀態(tài)存儲便于調(diào)試和測試。開源與模塊化擴展作為開源框架允許開發(fā)者自由修改底層邏輯并通過靈活的函數(shù)調(diào)用機制實現(xiàn)自定義工具集成。無狀態(tài)與低資源消耗基于Chat Completions API的無狀態(tài)特性運行時不占用額外內(nèi)存資源適合快速原型開發(fā)和小規(guī)模場景驗證。教育導(dǎo)向的設(shè)計提供豐富的示例如客服機器人、天氣查詢、虛擬教室助手幫助開發(fā)者理解多代理協(xié)作模式。缺點生產(chǎn)環(huán)境限制目前仍處于實驗階段官方明確表示不提供生產(chǎn)級支持且缺乏持久化狀態(tài)管理能力。生態(tài)封閉性僅支持OpenAI API無法接入其他大語言模型或本地部署的LLM限制了應(yīng)用場景。靈活性不足相比于LangGraph等框架代理間復(fù)雜協(xié)作流程的實現(xiàn)較為困難難以處理需要長期記憶的任務(wù)。Level-2開發(fā)框架適合構(gòu)建和測試應(yīng)用OpenAI Agents SDKLabel: “Python 優(yōu)先實驗框架”, “多智能體協(xié)作原型開發(fā)”, “中級開發(fā)者工具”項目地址https://github.com/openai/openai-agents-python優(yōu)勢易用性通過 Python 原生語法編排智能體無需學(xué)習(xí)復(fù)雜抽象概念提供開箱即用的核心功能如工具調(diào)用、多智能體協(xié)作快速搭建原型。靈活性與可擴展性 支持深度定制智能體邏輯允許集成自定義 Python 函數(shù)工具兼容第三方模型如 Anthropic、Llama不強制綁定 OpenAI 模型。多智能體協(xié)作能力 通過 Handoffs 機制實現(xiàn)動態(tài)任務(wù)分配支持復(fù)雜工作流編排內(nèi)置 Agent Loop 循環(huán)機制自動化工具調(diào)用與結(jié)果反饋流程。開發(fā)效率工具鏈內(nèi)置 Tracing 系統(tǒng)可視化調(diào)試工作流并支持第三方監(jiān)控平臺集成提供 Guardrails 輸入校驗與 Pydantic 強類型驗證增強安全性。缺點企業(yè)級功能待完善缺乏 Google ADK 的持久化存儲方案如數(shù)據(jù)庫集成和部署優(yōu)化路徑安全機制如權(quán)限管理需開發(fā)者自行擴展原生防護(hù)功能較基礎(chǔ)。成熟度限制當(dāng)前版本已顯著改進(jìn)文檔質(zhì)量與監(jiān)控系統(tǒng)并增強會話持久化和錯誤重試機制但多智能體協(xié)作在復(fù)雜工作流和大規(guī)模生產(chǎn)場景下的穩(wěn)定性仍需進(jìn)一步驗證。Qwen-AgentLabel: “生產(chǎn)框架”, “開發(fā)者友好”, “企業(yè)級工具”項目地址https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent優(yōu)勢靈活的多能力整合深度集成指令遵循、工具調(diào)用、任務(wù)規(guī)劃與記憶能力支持通過插件機制快速擴展自定義工具如圖像生成、代碼執(zhí)行。強大的長文本處理突破傳統(tǒng)模型限制可處理8K至100萬tokens的超長文檔采用分塊閱讀和RAG算法優(yōu)化信息保留。多模態(tài)與生產(chǎn)級架構(gòu)支持文本/圖像混合交互提供原子組件和高級抽象組件滿足快速原型開發(fā)與企業(yè)級應(yīng)用需求。便捷的部署體驗支持阿里云DashScope一鍵接入和開源模型自部署提供GUI界面和Gradio快速搭建工具。缺點安全機制待完善代碼解釋器未默認(rèn)啟用沙盒隔離直接用于生產(chǎn)存在風(fēng)險。生態(tài)依賴較強核心功能深度綁定阿里云服務(wù)如DashScope API第三方服務(wù)集成案例較少。學(xué)習(xí)曲線陡峭多代理框架和高級功能如分層RAG的文檔與示例不足。LangChain-Chatchat重心更偏向RAG知識庫問答和工具調(diào)用。Label: “企業(yè)級工具”, “開發(fā)者友好”, “私有化部署方案”項目地址https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat優(yōu)勢開源生態(tài)與模塊化設(shè)計基于LangChain框架構(gòu)建支持從文檔加載到生成的全流程模塊化開發(fā)可靈活調(diào)整文本分割策略、向量模型和LLM組合。私有化部署能力支持本地大模型如ChatGLM、Qwen與向量數(shù)據(jù)庫離線部署滿足數(shù)據(jù)安全敏感場景需求。多格式文檔處理兼容txt/pdf/docx等格式提供文本分割、向量化入庫的標(biāo)準(zhǔn)化流程適合企業(yè)知識庫構(gòu)建。社區(qū)活躍度高與LangChain生態(tài)深度集成可擴展Agent工作流等進(jìn)階功能。缺點配置調(diào)試復(fù)雜Embedding模型、LLM和分塊參數(shù)的組合對效果影響顯著需要大量調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。處理效率較低大文件上傳和向量化耗時較長如百兆PDF需數(shù)十分鐘實時性受限。模型能力依賴強知識庫問答效果高度受限于本地LLM的性能小模型易出現(xiàn)答非所問。功能穩(wěn)定性不足部分版本存在知識庫匹配失效等bug生產(chǎn)環(huán)境需嚴(yán)格測試。Level-3生產(chǎn)框架適合實際部署和規(guī)?；瘧?yīng)用。MetaGPTLabel: “生產(chǎn)框架”, “復(fù)雜任務(wù)協(xié)作”, “企業(yè)級開發(fā)”項目地址https://github.com/FoundationAgents/MetaGPT優(yōu)勢多智能體協(xié)作能力通過角色分工如產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師、工程師等實現(xiàn)高效協(xié)作利用標(biāo)準(zhǔn)化操作程序SOP分解復(fù)雜任務(wù)減少邏輯不一致問題。結(jié)構(gòu)化輸出與知識共享支持生成高質(zhì)量需求文檔、系統(tǒng)設(shè)計圖等結(jié)構(gòu)化內(nèi)容并通過共享內(nèi)存池實現(xiàn)智能體間的信息同步提升整體效率。高度可擴展性可隨任務(wù)復(fù)雜度增加擴展更多智能體角色支持自定義工具集成如ToolServer適應(yīng)多樣化需求。性能表現(xiàn)優(yōu)異在編碼基準(zhǔn)測試如HumanEval、MBPP中達(dá)到85%以上的通過率任務(wù)完成率顯著優(yōu)于同類框架。全生命周期覆蓋從需求分析到代碼實現(xiàn)、測試部署完整模擬軟件開發(fā)流程適合端到端項目管理。缺點動態(tài)擴展能力有限角色和流程相對固定難以靈活擴展新角色如UI設(shè)計或調(diào)整協(xié)作模式。資源引用問題偶發(fā)引用不存在的資源文件如圖像、音頻或未定義的類/變量影響執(zhí)行穩(wěn)定性。計算資源消耗大 依賴高性能LLM如GPT-4復(fù)雜任務(wù)需多次API調(diào)用成本較高。異步機制局限性 強依賴Python的asyncio庫對非異步場景的兼容性較差可能限制并行處理能力。DifyLabel: “生產(chǎn)框架”, “低代碼開發(fā)”, “企業(yè)級應(yīng)用”, “快速構(gòu)建”項目地址https://github.com/langgenius/dify優(yōu)勢低代碼/無代碼開發(fā)提供可視化界面和模塊化設(shè)計支持拖拽式操作非技術(shù)人員也能快速構(gòu)建AI應(yīng)用如智能客服、內(nèi)容生成顯著降低開發(fā)門檻。多模型兼容性支持?jǐn)?shù)百種商業(yè)和開源模型如GPT、Claude、本地部署模型支持靈活切換和對比測試滿足不同場景的性價比需求。企業(yè)級功能完備內(nèi)置LLMOps工具鏈日志監(jiān)控、性能優(yōu)化、私有化部署能力、數(shù)據(jù)安全合規(guī)機制適合中大型企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境。快速部署與集成支持一鍵生成API和WebApp提供端到端開發(fā)流程從原型到生產(chǎn)尤其適合快速驗證商業(yè)創(chuàng)意。也可以輕松地將 Dify 集成到自己的業(yè)務(wù)邏輯中。數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化提供RAG引擎、上下文管理、用戶反饋分析等工具支持持續(xù)迭代模型表現(xiàn)。智能體與工具調(diào)用可以基于 LLM 函數(shù)調(diào)用或 ReAct 定義 Agent并為 Agent 添加預(yù)構(gòu)建或自定義工具。Dify 為 AI Agent 提供了 50 多種內(nèi)置工具如谷歌搜索、DALL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。缺點深度定制能力受限復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯需依賴預(yù)置模塊難以實現(xiàn)高度定制化算法或特殊數(shù)據(jù)處理流程。性能依賴底層模型應(yīng)用效果受所選LLM能力限制專業(yè)領(lǐng)域任務(wù)可能需結(jié)合微調(diào)或混合推理技術(shù)。大規(guī)模部署挑戰(zhàn)高頻調(diào)用時存在單節(jié)點性能瓶頸需額外配置分布式架構(gòu)如PostgreSQL集群。學(xué)習(xí)曲線分化模型集成配置對新手不友好國內(nèi)開發(fā)者生態(tài)和文檔資源較LangChain等框架薄弱。云服務(wù)成本不可控 依賴第三方模型API時高頻調(diào)用可能導(dǎo)致成本激增需謹(jǐn)慎設(shè)計用量策略。BeeAILabel: “生產(chǎn)框架”, “企業(yè)級AI開發(fā)”, “智能工作流優(yōu)化”, “模塊化擴展”項目地址https://github.com/i-am-bee/beeai-framework優(yōu)勢模塊化架構(gòu)與靈活集成采用模塊化設(shè)計支持開發(fā)者按需組合自然語言處理、數(shù)據(jù)清洗等模塊。與TensorFlow、PyTorch、Hugging Face等主流AI工具無縫集成便于現(xiàn)有模型遷移和大規(guī)模部署。智能任務(wù)調(diào)度能力內(nèi)置動態(tài)資源分配算法可根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級和資源可用性優(yōu)化執(zhí)行順序在高并發(fā)場景中表現(xiàn)優(yōu)異。規(guī)?；c高性能支持兼容HPC環(huán)境支持從單節(jié)點到數(shù)百節(jié)點的大規(guī)模部署充分利用GPU/TPU加速訓(xùn)練和推理適合醫(yī)療、自動駕駛等海量數(shù)據(jù)處理場景。開源生態(tài)與工業(yè)級擴展作為開源框架提供詳細(xì)的文檔和示例代碼支持社區(qū)貢獻(xiàn)和定制化擴展已實現(xiàn)MCP協(xié)議工具集成未來將支持更多代理功能。缺點學(xué)習(xí)門檻較高框架涉及大規(guī)模工作流管理、多模塊協(xié)同等復(fù)雜概念對開發(fā)者的分布式系統(tǒng)經(jīng)驗要求較高。功能成熟度不均衡部分高級功能如代理MCP功能尚在開發(fā)階段文檔中的示例代碼覆蓋場景有限。社區(qū)生態(tài)待完善相較于主流框架如LangChain第三方插件和預(yù)構(gòu)建工作流資源庫較少。注意該框架主要支持 workflow 而非多智能體協(xié)作。理論上來說這種工作流模式更可控適合真實落地場景。CamelLabel: “適合研究導(dǎo)向的生產(chǎn)場景 如學(xué)術(shù)研究結(jié)合產(chǎn)業(yè)落地而非高并發(fā)商業(yè)應(yīng)用”, “需要工程優(yōu)化”項目地址https://github.com/camel-ai/camel優(yōu)勢大規(guī)模多智能體支持支持?jǐn)?shù)百萬智能體模擬研究大規(guī)模環(huán)境中的涌現(xiàn)行為和擴展規(guī)律Scaling Law適合探索多智能體系統(tǒng)的復(fù)雜性與協(xié)作機制。動態(tài)交互與狀態(tài)記憶提供實時通信機制和有狀態(tài)記憶能力智能體可基于歷史上下文進(jìn)行多步?jīng)Q策處理復(fù)雜任務(wù)的連貫性更強。靈活性與模塊化設(shè)計支持多種智能體類型如角色扮演、RAG增強生成、任務(wù)場景數(shù)據(jù)生成、自動化、虛擬世界模擬和模型集成適應(yīng)跨學(xué)科研究需求。數(shù)據(jù)生成與自進(jìn)化能力集成CoT推理、自指令生成等工具自動生成高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并通過強化學(xué)習(xí)或自監(jiān)督學(xué)習(xí)實現(xiàn)智能體迭代優(yōu)化。開發(fā)者友好與社區(qū)支持提供詳細(xì)文檔、代碼示例和互動教程如Google Colab示例適合從入門到進(jìn)階的開發(fā)者快速上手。缺點計算資源需求高百萬級智能體模擬需要大量GPU/TPU資源可能受限于硬件成本和能源消耗。系統(tǒng)協(xié)調(diào)復(fù)雜性大規(guī)模智能體間的通信與任務(wù)分配復(fù)雜度隨規(guī)模增長調(diào)試和優(yōu)化難度較大。評估與安全挑戰(zhàn)涌現(xiàn)行為的量化評估缺乏標(biāo)準(zhǔn)化方法且大規(guī)模系統(tǒng)可能產(chǎn)生不可預(yù)測的安全風(fēng)險 。CrewAILabel: “生產(chǎn)級框架”, “企業(yè)自動化”, “雙模式架構(gòu)”, “快速原型開發(fā)”項目地址https://github.com/crewAIInc/crewAI框架對比關(guān)鍵點 與LangGraph相比CrewAI在易用性10分鐘搭建多代理系統(tǒng)和可視化協(xié)作如flow.plot()上更優(yōu)但處理超復(fù)雜邏輯時靈活性略遜。而OpenAI Swarm等框架因成熟度不足暫不適合企業(yè)級應(yīng)用。企業(yè)級部署建議 簡單場景CrewAI企業(yè)版支持Salesforce/SAP集成。復(fù)雜需求CrewsFlows混合模式 LangGraph分布式調(diào)度。優(yōu)勢雙模式協(xié)同架構(gòu)通過Crews自主協(xié)作代理團(tuán)隊與Flows事件驅(qū)動流程的結(jié)合既能實現(xiàn)代理自主決策又能對復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行精細(xì)控制。這種架構(gòu)使代碼結(jié)構(gòu)保持清晰適合生產(chǎn)級應(yīng)用部署。生產(chǎn)級開發(fā)能力流程Flows提供安全的狀態(tài)管理、條件分支和Python代碼集成支持復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的精確編排。已有超10萬開發(fā)者通過官方認(rèn)證成為企業(yè)級自動化標(biāo)準(zhǔn)。獨立高效框架完全脫離LangChain獨立構(gòu)建通過原生API實現(xiàn)更高效的代理管理。相較于早期版本0.8版本強化了工具鏈集成能力可直接調(diào)用生產(chǎn)環(huán)境代碼。角色專業(yè)化設(shè)計Agent具備明確目標(biāo)、專業(yè)知識庫和工具權(quán)限支持動態(tài)任務(wù)委派與沖突解決機制。如在市場分析場景中可構(gòu)建數(shù)據(jù)采集-分析-可視化專業(yè)分工團(tuán)隊。開發(fā)體驗優(yōu)化提供可視化流程編排工具flow.plot()支持事件監(jiān)聽裝飾器listen和條件路由邏輯or\_/and\_比傳統(tǒng)LangGraph更易實現(xiàn)復(fù)雜工作流。缺點架構(gòu)復(fù)雜性需同時掌握Crews自主協(xié)作與Flows精確控制兩種范式學(xué)習(xí)曲線陡增。實際測試顯示流程設(shè)計不當(dāng)易導(dǎo)致代理決策沖突。調(diào)試難度大雖然控制臺日志可視化改進(jìn)但流程狀態(tài)追蹤仍依賴第三方工具如Prometheus。開源版本缺乏企業(yè)級日志審計功能。版本兼容風(fēng)險框架仍處快速迭代期早期Flows功能存在接口不穩(wěn)定的情況。文檔更新滯后于代碼變更。資源消耗顯著大規(guī)模Crews100代理運行時內(nèi)存占用較高需配合Kubernetes等容器化方案實現(xiàn)彈性伸縮。AutoGenLabel: “生產(chǎn)框架”, “適合復(fù)雜任務(wù)開發(fā)”, “需技術(shù)背景團(tuán)隊”, “企業(yè)級自動化解決方案”項目地址https://github.com/microsoft/autogen微軟開發(fā)的多智能體框架優(yōu)勢多智能體協(xié)作架構(gòu)支持多個智能體分工協(xié)作處理復(fù)雜任務(wù)通過對話框架實現(xiàn)代碼生成、決策優(yōu)化等流程自動化。靈活的模型集成能力兼容主流LLM如OpenAI、Anthropic、Google Gemini等支持Azure云服務(wù)及本地開源模型部署。代碼生成與執(zhí)行一體化專為軟件開發(fā)優(yōu)化提供代碼模板定制、自動糾錯和跨語言支持顯著提升開發(fā)效率人機協(xié)同機制允許開發(fā)者在關(guān)鍵節(jié)點介入調(diào)整平衡自動化與人工控制。企業(yè)級擴展?jié)摿χС秩萜骰渴鸷蛷?fù)雜任務(wù)拆解適合構(gòu)建可擴展的自動化系統(tǒng)。缺點學(xué)習(xí)難度高需要理解多代理架構(gòu)和編程邏輯非技術(shù)人員上手困難。資源消耗顯著多智能體并行運行時對計算資源要求較高本地部署成本控制復(fù)雜。規(guī)?；魬?zhàn)處理企業(yè)級任務(wù)時存在模型token限制、上下文窗口約束等問題。模板依賴性強代碼生成質(zhì)量高度依賴預(yù)設(shè)模板定制化開發(fā)需額外投入。調(diào)試復(fù)雜度高多智能體交互產(chǎn)生的錯誤定位困難需專業(yè)調(diào)試技能。建可擴展的自動化系統(tǒng)。缺點學(xué)習(xí)難度高需要理解多代理架構(gòu)和編程邏輯非技術(shù)人員上手困難。資源消耗顯著多智能體并行運行時對計算資源要求較高本地部署成本控制復(fù)雜。規(guī)?；魬?zhàn)處理企業(yè)級任務(wù)時存在模型token限制、上下文窗口約束等問題。模板依賴性強代碼生成質(zhì)量高度依賴預(yù)設(shè)模板定制化開發(fā)需額外投入。調(diào)試復(fù)雜度高多智能體交互產(chǎn)生的錯誤定位困難需專業(yè)調(diào)試技能。在大模型時代我們?nèi)绾斡行У娜W(xué)習(xí)大模型現(xiàn)如今大模型崗位需求越來越大但是相關(guān)崗位人才難求薪資持續(xù)走高AI運營薪資平均值約18457元AI工程師薪資平均值約37336元大模型算法薪資平均值約39607元。掌握大模型技術(shù)你還能擁有更多可能性? 成為一名全棧大模型工程師包括PromptLangChainLoRA等技術(shù)開發(fā)、運營、產(chǎn)品等方向全棧工程? 能夠擁有模型二次訓(xùn)練和微調(diào)能力帶領(lǐng)大家完成智能對話、文生圖等熱門應(yīng)用? 薪資上浮10%-20%覆蓋更多高薪崗位這是一個高需求、高待遇的熱門方向和領(lǐng)域? 更優(yōu)質(zhì)的項目可以為未來創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供基石?！禔I大模型從0到精通全套學(xué)習(xí)包》如果你想要提升自己的能力卻又沒有方向想學(xué)大模型技術(shù)去幫助就業(yè)和轉(zhuǎn)行又不知道怎么開始那么這一套**《AI大模型零基礎(chǔ)入門到實戰(zhàn)全套學(xué)習(xí)大禮包》以及《大模型應(yīng)用開發(fā)視頻教程》**一定可以幫助到你限免0元1全套AI大模型應(yīng)用開發(fā)視頻教程包含深度學(xué)習(xí)、提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微調(diào)與部署、DeepSeek等技術(shù)點2大模型入門到實戰(zhàn)全套學(xué)習(xí)大禮包01大模型系統(tǒng)化學(xué)習(xí)路線作為學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)的新手方向至關(guān)重要。 正確的學(xué)習(xí)路線可以為你節(jié)省時間少走彎路方向不對努力白費。這里我給大家準(zhǔn)備了一份最科學(xué)最系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成長路線圖和學(xué)習(xí)規(guī)劃帶你從零基礎(chǔ)入門到精通02大模型學(xué)習(xí)書籍文檔學(xué)習(xí)AI大模型離不開書籍文檔我精選了一系列大模型技術(shù)的書籍和學(xué)習(xí)文檔電子版它們由領(lǐng)域內(nèi)的頂尖專家撰寫內(nèi)容全面、深入、詳盡為你學(xué)習(xí)大模型提供堅實的理論基礎(chǔ)。03AI大模型最新行業(yè)報告2025最新行業(yè)報告針對不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢、問題、機會等進(jìn)行系統(tǒng)地調(diào)研和評估以了解哪些行業(yè)更適合引入大模型的技術(shù)和應(yīng)用以及在哪些方面可以發(fā)揮大模型的優(yōu)勢。04大模型項目實戰(zhàn)配套源碼學(xué)以致用在項目實戰(zhàn)中檢驗和鞏固你所學(xué)到的知識同時為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。05大模型大廠面試真題面試不僅是技術(shù)的較量更需要充分的準(zhǔn)備。在你已經(jīng)掌握了大模型技術(shù)之后就需要開始準(zhǔn)備面試我精心整理了一份大模型面試題庫涵蓋當(dāng)前面試中可能遇到的各種技術(shù)問題讓你在面試中游刃有余。*這些資料真的有用嗎*這份資料由我和魯為民博士(北京清華大學(xué)學(xué)士和美國加州理工學(xué)院博士)共同整理現(xiàn)任上海殷泊信息科技CEO其創(chuàng)立的MoPaaS云平臺獲Forrester全球’強勁表現(xiàn)者’認(rèn)證服務(wù)航天科工、國家電網(wǎng)等1000企業(yè)以第一作者在IEEE Transactions發(fā)表論文50篇獲NASA JPL火星探測系統(tǒng)強化學(xué)習(xí)專利等35項中美專利。本套AI大模型課程由清華大學(xué)-加州理工雙料博士、吳文俊人工智能獎得主魯為民教授領(lǐng)銜研發(fā)。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進(jìn)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(shù)基礎(chǔ)的技術(shù)人員這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。06以上全套大模型資料如何領(lǐng)取用微信加上就會給你發(fā)無償分享遇到掃碼問題可以私信或評論區(qū)找我