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鶴壁市浩天電氣有限公司 2026/01/24 15:53:25
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OutputAgent 2.0 是環(huán)形的Input - Execute - Verify - Revise - Output。架構原理Critic 節(jié)點在輸出給用戶之前架構強制引入一個“審查”節(jié)點。自愈回路如果審查未通過流程自動流轉(zhuǎn)回“執(zhí)行”節(jié)點并帶上“錯誤原因”作為新的上下文。這個循環(huán)在架構層面被定義而不是依賴模型的自覺。優(yōu)勢解讀這實現(xiàn)了工程上的容錯性。系統(tǒng)允許模型犯錯但架構保證錯誤不會流出到用戶界面。04流程組織落地 Agent 2.0Agent 2.0 不只是一個概念它是一套完整的事務處理邏輯。從用戶發(fā)出指令開始到任務執(zhí)行、結(jié)果反饋、記憶更新每一步都體現(xiàn)了范式轉(zhuǎn)移的思想和架構支柱的支撐。下面我們通過一個典型流程來拆解 Agent 2.0 的運行機制。大腦與規(guī)劃系統(tǒng)任務拆解與路徑規(guī)劃從“提示工程”到“流程工程”的范式轉(zhuǎn)移.Agent 2.0 的“指揮中心”體現(xiàn)了編排器模式與顯式狀態(tài)管理兩大支柱任務拆解將復雜任務分解為子任務形成一個有向無環(huán)圖DAG。路徑規(guī)劃確定執(zhí)行順序與依賴關系生成流程圖。自我反思模塊在規(guī)劃階段就引入驗證機制提前發(fā)現(xiàn)潛在問題。狀態(tài)骨架系統(tǒng)維護一個結(jié)構化狀態(tài)對象記錄當前步驟、變量快照、任務進度。指揮官 Agent深度推理與知識聯(lián)想從“單體”到“分布式”的范式轉(zhuǎn)移。這是 Agent 2.0 的“System 2 思維”體現(xiàn)負責更復雜的認知任務知識檢索調(diào)用語義記憶知識庫/RAG進行背景補充。上下文聯(lián)想結(jié)合歷史經(jīng)驗情景記憶進行策略調(diào)整。規(guī)劃執(zhí)行者分配將任務分派給合適的執(zhí)行 Agent。執(zhí)行團隊多智能體協(xié)作完成任務體現(xiàn)了“多智能體協(xié)作”的架構支柱這是 Agent 2.0 的“組織結(jié)構”支柱落地網(wǎng)頁瀏覽 Agent負責信息采集。編程 Agent負責代碼生成與運行。質(zhì)檢 Agent負責結(jié)果驗證與反饋。每個 Agent 專注于自己的職責通過標準接口交互避免角色混淆。雙重記憶系統(tǒng)語義記憶 情景記憶合作模式的關鍵體現(xiàn)。這是 Agent 2.0 的“記憶系統(tǒng)”支撐語義記憶知識庫、RAG用于長期知識調(diào)用。情景記憶歷史日志、用戶偏好用于個性化與上下文理解。工具層與外部環(huán)境執(zhí)行接口與數(shù)據(jù)源“反思與評估”的架構支柱Agent 通過工具層如瀏覽器、Python、API與外部環(huán)境交互完成實際任務。所有調(diào)用都在“執(zhí)行沙箱”中進行保證安全性與可控性。結(jié)果返回后進入反饋機制觸發(fā)反思與修正。05原則與架構關注點當企業(yè)真正開始思考如何落地 Agent 2.0 時第一步往往不是寫 Prompt而是像請教一位經(jīng)驗豐富的顧問一樣先把自己的業(yè)務流程講清楚。就像你要帶一個新人入職不能只丟給他一句話而是要告訴他這家公司每天是怎么運轉(zhuǎn)的遇到問題該怎么處理。SOP 的數(shù)字化映射 —— 把經(jīng)驗變成地圖想象一下你的團隊里有一位資深員工他知道每個環(huán)節(jié)的訣竅但這些經(jīng)驗都藏在腦子里。Agent 2.0 的第一步就是把這些“隱性知識”畫出來變成一張流程圖每個步驟就是一個節(jié)點就像地圖上的路標。節(jié)點之間的條件和邏輯就是道路的分岔口。最終這張圖讓智能體不再盲目而是像開車一樣沿著清晰的軌道前進。這一步的價值在于你把人類的最佳實踐固化下來讓 AI 在這條軌道上跑車而不是隨意走小路。動態(tài)規(guī)劃與靜態(tài)執(zhí)行 —— 靈活的大腦穩(wěn)定的雙手一個優(yōu)秀的 Agent 架構就像一個人既有靈活的思維又有穩(wěn)定的執(zhí)行力。動態(tài)頭LLM 就像大腦能理解模糊的需求把它轉(zhuǎn)化為結(jié)構化的任務清單。靜態(tài)身一旦清單確定執(zhí)行部分就像雙手按照確定性的邏輯去完成不出差錯。這種組合既保留了 AI 的創(chuàng)造力又保證了工程交付的穩(wěn)定性。就像一個團隊里策劃可以天馬行空但執(zhí)行必須穩(wěn)扎穩(wěn)打。記憶的分層存儲 —— 不只是聰明還要有經(jīng)驗和人一樣Agent 也需要記憶。沒有記憶的智能體就像一個健忘的同事每次都要從零開始。短時記憶像會議記錄只在當前任務中有效任務結(jié)束就清空。長時記憶像公司的知識庫和經(jīng)驗檔案既有語義記憶知識庫也有經(jīng)驗記憶過去成功的案例。當 Agent 2.0 遇到類似任務時它會先去翻閱“上次是怎么做的”再把經(jīng)驗注入到當前流程中。這樣它就不只是聰明還會越來越有經(jīng)驗像一個成長中的伙伴。06終極形態(tài)從聊天機器人到認知操作系統(tǒng)Agent 2.0 不再是一個“聊天機器人”它本質(zhì)上是一個具備認知能力的****操作系統(tǒng)。通過架構視角的審視我們可以得出結(jié)論代碼是約束Agent 2.0 的代碼主要作用是構建圍欄防止 LLM 胡言亂語。流程即智能單個 LLM 的智力上限是固定的但通過精妙的圖結(jié)構編排SOP可以讓多個平庸的模型協(xié)作產(chǎn)出專家級的結(jié)果。確定性高于創(chuàng)造性在企業(yè)級應用中Agent 2.0 的架構目標是把概率性的 AI 轉(zhuǎn)化為確定性的生產(chǎn)力工具。給技術管理者的建議在演進到 Agent 2.0 時請將 80% 的精力花在定義狀態(tài)State Schema、梳理圖邏輯Graph Logic和設計多智能體交互接口上剩下的 20% 才是優(yōu)化 Prompt。這才是通往智能體架構的正確道路。如何學習大模型 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)效率所以實際上整個社會的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個人只能說是“最先掌握AI的人將會比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計算機、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的開局時期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。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)驗解答大家在人工智能學習中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦于知識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習提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學習等錄播視頻免費分享出來。第一階段10天初階應用該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識對大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關討論時發(fā)表高級、不跟風、又接地氣的見解別人只會和 AI 聊天而你能調(diào)教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務銜接。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用業(yè)務架構大模型應用技術架構代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構成指令調(diào)優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應用該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰(zhàn)學習學會構造私有知識庫擴展 AI 的能力??焖匍_發(fā)一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術進展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個簡單的 ChatPDF檢索的基礎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)的擴展知識混合檢索與 RAG-Fusion 簡介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓練恭喜你如果學到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關的工作自己也能訓練 GPT 了通過微調(diào)訓練自己的垂直大模型能獨立訓練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術方案。到此為止大概2個月的時間。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練求解器 損失函數(shù)簡介小實驗2手寫一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡并訓練它什么是訓練/預訓練/微調(diào)/輕量化微調(diào)Transformer結(jié)構簡介輕量化微調(diào)實驗數(shù)據(jù)集的構建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認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產(chǎn)大模型服務搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計算機運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 項目內(nèi)容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法備案…學習是一個過程只要學習就會有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會成為越優(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 學習資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】
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