excel中批量做網(wǎng)站的超鏈接,網(wǎng)站排名快速上升,google play服務(wù),小說網(wǎng)站建設(shè)方案書ppt本文系統(tǒng)介紹了Agent開發(fā)的核心鏈路#xff0c;包括四大核心能力#xff08;環(huán)境感知、智能決策、任務(wù)執(zhí)行、持續(xù)學(xué)習(xí)#xff09;、技術(shù)架構(gòu)#xff08;規(guī)劃模塊、記憶模塊、工具調(diào)用#xff09;和上下文工程。Agent是賦予大模型手和腳的行動(dòng)實(shí)體#xff0c;…本文系統(tǒng)介紹了Agent開發(fā)的核心鏈路包括四大核心能力環(huán)境感知、智能決策、任務(wù)執(zhí)行、持續(xù)學(xué)習(xí)、技術(shù)架構(gòu)規(guī)劃模塊、記憶模塊、工具調(diào)用和上下文工程。Agent是賦予大模型手和腳的行動(dòng)實(shí)體能自主完成復(fù)雜任務(wù)通過騰訊Dola案例展示了其商業(yè)價(jià)值。文章為AI產(chǎn)品經(jīng)理和技術(shù)人員提供了從理論到實(shí)踐的完整指南。萬字長文一文搞懂Agent開發(fā)核心鏈路只看這篇就夠了當(dāng)我們還在熱議大模型LLM的無限可能時(shí)一股更強(qiáng)大的浪潮已悄然來襲——Agent。如果說LLM是擁有淵博知識(shí)的大腦那么Agent就是賦予這個(gè)大腦手和腳讓它能感知世界、制定計(jì)劃、使用工具并完成復(fù)雜任務(wù)的行動(dòng)實(shí)體。從自動(dòng)數(shù)據(jù)分析到全天候客服從代碼輔助到智能家居管家Agent正在重新定義人機(jī)交互的邊界。但作為產(chǎn)品經(jīng)理我們?nèi)绾尾拍荞{馭這股力量打造出真正有價(jià)值的Agent產(chǎn)品本文將結(jié)合兩年多的一線開發(fā)經(jīng)驗(yàn)與架構(gòu)迭代思考為你系統(tǒng)性地拆解Agent的開發(fā)核心鏈路從概念、架構(gòu)到落地案例希望能為你提供一份清晰的實(shí)戰(zhàn)地圖。unsetunset一、回歸本源到底什么是Agentunsetunset在人工智能領(lǐng)域Agent并非一個(gè)全新的概念但在大模型時(shí)代它被賦予了全新的生命力。簡單來說Agent是一個(gè)能夠自主感知環(huán)境、理解任務(wù)、制定計(jì)劃、調(diào)用工具并完成目標(biāo)的智能實(shí)體。它不僅僅是與你對(duì)話的聊天機(jī)器人更是能夠代理你完成復(fù)雜工作的數(shù)字員工。想象一下當(dāng)你對(duì)一個(gè)Agent說幫我分析一下上個(gè)季度的銷售數(shù)據(jù)找出增長最快的三個(gè)產(chǎn)品類別并預(yù)測下個(gè)季度的趨勢它不會(huì)只是回復(fù)你好的我來幫你分析而是會(huì)真正地去連接你的數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行SQL查詢、運(yùn)行Python代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、生成可視化圖表最后給你一份完整的分析報(bào)告。這就是Agent的魅力所在——從理解到執(zhí)行的閉環(huán)能力。Agent的四大核心能力一個(gè)成熟的Agent系統(tǒng)通常具備以下四大核心能力它們共同構(gòu)成了Agent的智能循環(huán)1. 環(huán)境感知PerceptionAgent需要能夠通過多種感官獲取信息。這些感官可能是文本輸入、語音識(shí)別、圖像理解甚至是傳感器數(shù)據(jù)。在企業(yè)級(jí)應(yīng)用中環(huán)境感知更多體現(xiàn)為對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)獲取能力。2. 智能決策Reasoning這是Agent的大腦通常由大語言模型如GPT-4、Claude 3.5、通義千問等擔(dān)當(dāng)。它負(fù)責(zé)理解用戶意圖、分析當(dāng)前情境、進(jìn)行邏輯推理并制定出合理的行動(dòng)方案。決策能力的強(qiáng)弱直接決定了Agent的智商上限。3. 任務(wù)執(zhí)行Action光有想法不夠還得能干活。Agent通過調(diào)用各種工具API、數(shù)據(jù)庫、代碼執(zhí)行環(huán)境等來與外部世界交互完成實(shí)際的操作任務(wù)。這是Agent從空談到實(shí)干的關(guān)鍵一步。4. 持續(xù)學(xué)習(xí)Learning優(yōu)秀的Agent不僅能完成任務(wù)還能從每一次執(zhí)行中學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)不斷優(yōu)化自己的決策和行動(dòng)策略。這種能力讓Agent能夠適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境實(shí)現(xiàn)真正的智能進(jìn)化。unsetunset二、核心鏈路拆解Agent的大腦與四肢unsetunset了解了Agent的基本概念我們?cè)偕钊氲郊夹g(shù)架構(gòu)的引擎室看看每個(gè)關(guān)鍵模塊是如何運(yùn)轉(zhuǎn)和協(xié)同的。一個(gè)完整的Agent系統(tǒng)可以抽象為AI Agent 大腦LLM 規(guī)劃 記憶 工具使用這樣一個(gè)公式。1. 規(guī)劃模塊讓Agent想清楚再干在面對(duì)復(fù)雜任務(wù)時(shí)一個(gè)沒有規(guī)劃能力的Agent就像無頭蒼蠅可能會(huì)陷入低效的試錯(cuò)循環(huán)。規(guī)劃能力賦予了Agent謀定而后動(dòng)的智慧讓它能夠?qū)⒋竽繕?biāo)分解為可執(zhí)行的小步驟并在執(zhí)行過程中根據(jù)反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。目前業(yè)界最主流的規(guī)劃思想之一是ReAct (Reasoning Acting)框架。ReAct的核心思想是指導(dǎo)Agent通過“思考 → 行動(dòng) → 觀察”的循環(huán)來完成任務(wù)思考Thought分析當(dāng)前任務(wù)狀態(tài)和已有信息推理出下一步應(yīng)該采取什么行動(dòng)。行動(dòng)Action根據(jù)思考結(jié)果選擇并調(diào)用一個(gè)具體的工具或執(zhí)行一個(gè)操作。觀察Observation查看工具執(zhí)行返回的結(jié)果將這些新信息納入上下文為下一輪思考提供依據(jù)。循環(huán)迭代重復(fù)上述過程直到任務(wù)完成或達(dá)到終止條件。這個(gè)過程極大地提升了Agent在復(fù)雜、動(dòng)態(tài)環(huán)境中的問題解決能力也讓Agent的決策過程更加透明和可解釋。規(guī)劃模式的實(shí)現(xiàn)方式在實(shí)際開發(fā)中規(guī)劃能力可以通過兩種主要方式實(shí)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)方式優(yōu)勢劣勢適用場景模型微調(diào)高度適配特定業(yè)務(wù)場景響應(yīng)速度快缺乏靈活性難以快速擴(kuò)展到新場景垂直領(lǐng)域的專業(yè)Agent上下文工程Prompt Engineering靈活性強(qiáng)可快速迭代和擴(kuò)展對(duì)提示詞設(shè)計(jì)要求高可能消耗更多tokens通用型Agent需要快速適應(yīng)多場景在實(shí)踐中我們發(fā)現(xiàn)上下文工程配合少量示例Few-shot Learning是一個(gè)性價(jià)比較高的方案既保證了靈活性又能在大多數(shù)場景下達(dá)到不錯(cuò)的效果。2. 記憶模塊賦予Agent過目不忘的能力大模型的上下文窗口是有限的即使是最新的長上下文模型也有其物理極限這導(dǎo)致了它在長對(duì)話或復(fù)雜任務(wù)中容易失憶。為了構(gòu)建一個(gè)能與用戶建立長期關(guān)系、積累經(jīng)驗(yàn)的Agent一個(gè)分層的記憶系統(tǒng)至關(guān)重要。三層記憶架構(gòu)借鑒人類記憶的認(rèn)知模型我們可以將Agent的記憶系統(tǒng)分為三個(gè)層次短期記憶Short-Term Memory, STM短期記憶存儲(chǔ)當(dāng)前對(duì)話或任務(wù)的即時(shí)信息通常直接放在模型的上下文窗口中。它的特點(diǎn)是容量有限受限于模型的最大token數(shù)但訪問速度極快。短期記憶就像人類的工作記憶用于處理眼前正在進(jìn)行的任務(wù)。中期記憶Mid-Term Memory, MTM當(dāng)短期記憶即將溢出時(shí)Agent需要對(duì)歷史信息進(jìn)行總結(jié)和提煉形成關(guān)鍵信息摘要。中期記憶通過分段分頁策略組織信息并基于熱度算法訪問頻率、時(shí)間衰減等動(dòng)態(tài)更新。這就像人類會(huì)對(duì)一段時(shí)間內(nèi)的經(jīng)歷進(jìn)行歸納總結(jié)保留核心要點(diǎn)。長期記憶Long-Term Memory, LTM長期記憶負(fù)責(zé)持久化存儲(chǔ)用戶的核心信息如用戶偏好、身份特征、歷史互動(dòng)中的關(guān)鍵知識(shí)等。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上長期記憶通常通過向量數(shù)據(jù)庫如Pinecone、Weaviate或知識(shí)圖譜來存儲(chǔ)并通過RAG檢索增強(qiáng)生成技術(shù)在需要時(shí)召回相關(guān)信息。記憶管理策略在實(shí)際開發(fā)中記憶管理是一個(gè)需要精細(xì)設(shè)計(jì)的環(huán)節(jié)。以下是幾種常見的記憶管理策略# 記憶管理偽代碼示例 classMemoryManager: def__init__(self, max_short_term_tokens4000): self.short_term [] # 短期記憶隊(duì)列 self.mid_term [] # 中期記憶摘要 self.long_term_db VectorDatabase() # 長期記憶向量庫 self.max_tokens max_short_term_tokens defadd_interaction(self, user_input, agent_response): 添加新的交互到記憶系統(tǒng) interaction {user: user_input, agent: agent_response} self.short_term.append(interaction) # 如果短期記憶超出閾值觸發(fā)壓縮 if self.count_tokens(self.short_term) self.max_tokens: self.compress_to_mid_term() defcompress_to_mid_term(self): 將短期記憶壓縮為中期記憶摘要 # 調(diào)用LLM對(duì)最早的一批對(duì)話進(jìn)行摘要 summary self.llm.summarize(self.short_term[:5]) self.mid_term.append(summary) self.short_term self.short_term[5:] # 移除已摘要的部分 defretrieve_relevant_memory(self, query): 根據(jù)當(dāng)前查詢檢索相關(guān)的長期記憶 relevant_memories self.long_term_db.similarity_search(query, top_k3) return relevant_memories3. 工具調(diào)用Agent連接現(xiàn)實(shí)世界的橋梁如果說LLM是Agent的大腦那么工具就是Agent的手。工具調(diào)用Function Calling是Agent能力的無限延伸它允許LLM將自然語言指令轉(zhuǎn)化為對(duì)外部API或函數(shù)的結(jié)構(gòu)化調(diào)用。無論是查詢最新的天氣、預(yù)訂一張機(jī)票還是執(zhí)行一段Python代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)分析都離不開工具調(diào)用。Function Calling的工作原理Function Calling的核心流程可以概括為以下幾個(gè)步驟工具注冊(cè)開發(fā)者預(yù)先定義好一系列工具函數(shù)每個(gè)工具都有明確的名稱、描述和參數(shù)定義。意圖識(shí)別用戶提出需求后LLM分析意圖判斷是否需要調(diào)用工具。參數(shù)生成如果需要調(diào)用工具LLM會(huì)根據(jù)用戶輸入生成符合工具參數(shù)規(guī)范的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。工具執(zhí)行系統(tǒng)根據(jù)LLM返回的指令實(shí)際調(diào)用對(duì)應(yīng)的工具函數(shù)。結(jié)果整合將工具執(zhí)行的結(jié)果返回給LLM由LLM將其轉(zhuǎn)化為自然語言響應(yīng)給用戶。下面是一個(gè)簡單的Python代碼示例展示了如何為模型定義一個(gè)獲取天氣的工具from openai import OpenAI import json # 初始化OpenAI客戶端 client OpenAI(api_keyyour-api-key) # 定義工具函數(shù) tools [ { type: function, function: { name: get_current_weather, description: 獲取指定城市的當(dāng)前天氣信息, parameters: { type: object, properties: { location: { type: string, description: 城市名稱例如北京、上海, }, unit: { type: string, enum: [celsius, fahrenheit], description: 溫度單位celsius表示攝氏度fahrenheit表示華氏度 }, }, required: [location], }, }, } ] # 用戶輸入 messages [ {role: user, content: 北京今天天氣怎么樣} ] # 第一次調(diào)用讓模型決定是否需要調(diào)用工具 response client.chat.completions.create( modelgpt-4, messagesmessages, toolstools, tool_choiceauto# 讓模型自動(dòng)決定是否調(diào)用工具 ) # 檢查模型是否要調(diào)用工具 if response.choices[0].message.tool_calls: tool_call response.choices[0].message.tool_calls[0] function_name tool_call.function.name function_args json.loads(tool_call.function.arguments) # 實(shí)際執(zhí)行工具這里簡化為模擬返回 if function_name get_current_weather: weather_data { location: function_args[location], temperature: 22, unit: function_args.get(unit, celsius), condition: 晴朗 } # 將工具執(zhí)行結(jié)果返回給模型 messages.append(response.choices[0].message) messages.append({ role: tool, tool_call_id: tool_call.id, content: json.dumps(weather_data) }) # 第二次調(diào)用讓模型基于工具結(jié)果生成最終回復(fù) final_response client.chat.completions.create( modelgpt-4, messagesmessages ) print(final_response.choices[0].message.content) # 輸出示例北京今天天氣晴朗氣溫22攝氏度。工具設(shè)計(jì)的最佳實(shí)踐作為產(chǎn)品經(jīng)理在設(shè)計(jì)Agent的工具體系時(shí)需要重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面工具的原子性每個(gè)工具的功能應(yīng)該盡量單一、明確避免一個(gè)工具承擔(dān)過多職責(zé)。例如獲取天氣和預(yù)測未來天氣應(yīng)該是兩個(gè)獨(dú)立的工具。清晰的描述工具的名稱和參數(shù)描述必須清晰、無歧義以便LLM能正確理解和使用。描述應(yīng)該包含足夠的上下文信息和使用示例。完備的異常處理需要為工具調(diào)用失敗如網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)誤、API返回異常、參數(shù)不合法等設(shè)計(jì)兜底邏輯確保Agent不會(huì)因?yàn)閱蝹€(gè)工具失敗而整體崩潰。權(quán)限與安全對(duì)于涉及敏感操作的工具如支付、刪除數(shù)據(jù)等必須設(shè)計(jì)嚴(yán)格的權(quán)限校驗(yàn)和用戶確認(rèn)機(jī)制。4. MCP協(xié)議工具管理的新標(biāo)準(zhǔn)在Agent開發(fā)的演進(jìn)過程中工具管理一直是一個(gè)痛點(diǎn)。不同的應(yīng)用系統(tǒng)有各自的工具定義方式導(dǎo)致工具難以復(fù)用和共享。MCPModel Context Protocol協(xié)議的出現(xiàn)為這個(gè)問題提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的解決方案。MCP協(xié)議由Anthropic提出旨在為AI應(yīng)用提供一個(gè)統(tǒng)一的工具和資源訪問接口。它定義了清晰的客戶端-服務(wù)器架構(gòu)讓工具的開發(fā)和集成變得更加規(guī)范和高效。MCP的核心組件MCP主機(jī)Host發(fā)起請(qǐng)求的應(yīng)用程序如AI編程助手、IDE插件MCP客戶端Client與服務(wù)器保持1:1連接的通信模塊MCP服務(wù)器Server運(yùn)行于本地或遠(yuǎn)程的輕量級(jí)程序負(fù)責(zé)訪問數(shù)據(jù)或執(zhí)行工具資源層包括本地文件、數(shù)據(jù)庫和遠(yuǎn)程服務(wù)如云平臺(tái)APIMCP的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)維度優(yōu)勢挑戰(zhàn)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一接口降低開發(fā)復(fù)雜度工具可跨應(yīng)用復(fù)用需要學(xué)習(xí)新的協(xié)議規(guī)范擴(kuò)展性可隨時(shí)增減工具無需修改主應(yīng)用代碼多了一層服務(wù)交互增加了系統(tǒng)復(fù)雜度生態(tài)快速接入社區(qū)開發(fā)的優(yōu)質(zhì)工具需要仔細(xì)評(píng)估第三方工具的安全性和穩(wěn)定性性能工具獨(dú)立部署便于橫向擴(kuò)展缺乏連接池高并發(fā)場景下可能存在性能瓶頸在實(shí)際項(xiàng)目中我們發(fā)現(xiàn)MCP協(xié)議在快速原型開發(fā)和工具生態(tài)建設(shè)方面確實(shí)有其價(jià)值但也不是銀彈。如果你的Agent應(yīng)用不需要頻繁接入外部工具或者團(tuán)隊(duì)有能力自建一套工具管理體系那么直接使用Function Calling可能是更輕量的選擇。unsetunset三、上下文工程Agent效果的隱形杠桿unsetunset如果說架構(gòu)設(shè)計(jì)決定了Agent的能力上限那么上下文工程Context Engineering就決定了Agent的實(shí)際表現(xiàn)。上下文工程不僅僅是寫幾個(gè)Prompt那么簡單它涉及到如何高效地組織信息、管理記憶、約束行為以及如何讓Agent在有限的上下文窗口內(nèi)發(fā)揮最大效能。以下是一些在實(shí)戰(zhàn)中總結(jié)出的上下文工程核心要點(diǎn)1. 圍繞KV-Cache優(yōu)化設(shè)計(jì)大模型在推理時(shí)會(huì)使用KV-Cache來緩存已計(jì)算的鍵值對(duì)以加速后續(xù)token的生成。如果我們能讓上下文的前半部分保持穩(wěn)定就能最大化地利用緩存顯著降低延遲和成本。優(yōu)化策略穩(wěn)定提示前綴避免在系統(tǒng)提示詞中加入動(dòng)態(tài)內(nèi)容如秒級(jí)時(shí)間戳保持前綴的穩(wěn)定性。追加式上下文禁止修改歷史動(dòng)作和觀察記錄確保序列化的確定性。顯式緩存斷點(diǎn)對(duì)于支持緩存控制的模型如Claude可以手動(dòng)標(biāo)記緩存斷點(diǎn)位置。2. 動(dòng)態(tài)約束行為選擇當(dāng)Agent擁有幾十個(gè)甚至上百個(gè)工具時(shí)如果每次都把所有工具信息塞進(jìn)上下文不僅浪費(fèi)tokens還會(huì)讓模型選擇困難。更好的做法是根據(jù)當(dāng)前任務(wù)狀態(tài)動(dòng)態(tài)地約束Agent的行為選擇范圍。實(shí)現(xiàn)方法Logits掩碼通過屏蔽非法動(dòng)作的token如在瀏覽器未打開時(shí)屏蔽所有browser_*前綴的工具從根本上約束模型的選擇。狀態(tài)機(jī)管理根據(jù)上下文預(yù)填充響應(yīng)模式Auto/Required/Specified不修改工具定義本身。3. 文件系統(tǒng)作為擴(kuò)展上下文即使是128K的上下文窗口在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或長文檔時(shí)仍然不夠用。一個(gè)創(chuàng)新的思路是**將文件系統(tǒng)作為Agent的外部記憶**。設(shè)計(jì)理念外化存儲(chǔ)將大段的文本、數(shù)據(jù)、代碼等內(nèi)容保存到文件中在上下文中只保留文件路徑的引用?？赡鎵嚎s內(nèi)容可以隨時(shí)通過讀取文件還原避免信息丟失。按需加載只在需要時(shí)讀取文件內(nèi)容避免上下文污染。4. 注意力操控復(fù)述目標(biāo)大模型的注意力機(jī)制對(duì)上下文末尾的信息更加敏感。利用這一特性我們可以通過復(fù)述目標(biāo)的方式來強(qiáng)化Agent對(duì)長期目標(biāo)的記憶。**實(shí)踐案例**一些先進(jìn)的Agent系統(tǒng)如Manus會(huì)創(chuàng)建一個(gè)todo.md文件并在任務(wù)執(zhí)行過程中動(dòng)態(tài)更新勾選已完成的項(xiàng)目。這種做法本質(zhì)上是將長期目標(biāo)背誦到上下文末尾強(qiáng)化模型的近期注意力。5. 保留錯(cuò)誤以促進(jìn)學(xué)習(xí)很多開發(fā)者在Agent出錯(cuò)時(shí)會(huì)選擇掩蓋錯(cuò)誤如自動(dòng)重試、重置狀態(tài)但這實(shí)際上剝奪了Agent的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。一個(gè)更好的做法是保留錯(cuò)誤動(dòng)作及環(huán)境反饋?zhàn)孉gent能夠從失敗中學(xué)習(xí)。關(guān)鍵實(shí)踐失敗即證據(jù)將錯(cuò)誤信息作為新的觀察結(jié)果納入上下文。智能體標(biāo)志錯(cuò)誤恢復(fù)能力是真實(shí)智能行為的核心指標(biāo)。unsetunset四、落地為王從騰訊Dola看Agent的商業(yè)價(jià)值unsetunset理論講了這么多Agent在真實(shí)世界中的應(yīng)用效果如何讓我們通過一個(gè)具體的案例來感受Agent的商業(yè)價(jià)值。案例騰訊Dola——全自動(dòng)的AI數(shù)據(jù)分析師騰訊PCG大數(shù)據(jù)平臺(tái)部推出的新一代數(shù)據(jù)分析AI助手Dola是一個(gè)基于Agentic AI能力開發(fā)的典型案例。Dola的設(shè)計(jì)目標(biāo)是成為一個(gè)全自動(dòng)的AI數(shù)據(jù)分析師讓產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營同學(xué)無需編寫一行代碼就能完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。Dola的核心能力自主規(guī)劃分析路徑當(dāng)用戶提出一個(gè)分析需求如分析一下上個(gè)季度A產(chǎn)品的用戶流失原因Dola會(huì)自動(dòng)將這個(gè)復(fù)雜任務(wù)拆解為多個(gè)步驟理解業(yè)務(wù)背景和分析目標(biāo)確定需要的數(shù)據(jù)表和字段設(shè)計(jì)分析框架如漏斗分析、隊(duì)列分析規(guī)劃數(shù)據(jù)提取、清洗、處理、可視化的流程自動(dòng)編寫和執(zhí)行代碼Dola能夠自行編寫SQL從數(shù)據(jù)庫中取數(shù)調(diào)用Python庫如Pandas、Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和可視化。整個(gè)過程完全自動(dòng)化用戶只需等待結(jié)果。# Dola自動(dòng)生成的數(shù)據(jù)分析代碼示例 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 從數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果加載數(shù)據(jù) df pd.read_sql( SELECT user_id, product_category, last_active_date, churn_flag FROM user_behavior WHERE quarter Q3_2024 , connection) # 計(jì)算各產(chǎn)品類別的流失率 churn_rate df.groupby(product_category)[churn_flag].mean() # 可視化 plt.figure(figsize(10, 6)) churn_rate.plot(kindbar, colorsteelblue) plt.title(各產(chǎn)品類別用戶流失率對(duì)比) plt.xlabel(產(chǎn)品類別) plt.ylabel(流失率) plt.savefig(churn_rate_analysis.png)智能糾錯(cuò)與迭代如果SQL執(zhí)行出錯(cuò)如字段名錯(cuò)誤、表不存在等Dola會(huì)根據(jù)錯(cuò)誤信息自行修正并重試而不是簡單地把錯(cuò)誤拋給用戶。這種自我修復(fù)能力大大提升了用戶體驗(yàn)。生成完整分析報(bào)告最終Dola會(huì)將所有分析結(jié)果匯總生成一份結(jié)構(gòu)清晰、圖文并茂的分析報(bào)告包括執(zhí)行摘要核心發(fā)現(xiàn)和建議數(shù)據(jù)概覽樣本量、時(shí)間范圍等基本信息詳細(xì)分析各維度的深入分析和可視化圖表結(jié)論與建議基于數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)洞察商業(yè)價(jià)值分析Dola的成功實(shí)踐證明Agent不僅能極大地提升專業(yè)人員的工作效率更有潛力將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析能力平民化。過去需要數(shù)據(jù)分析師花費(fèi)數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天完成的工作現(xiàn)在通過自然語言對(duì)話就能在幾分鐘內(nèi)完成。這種效率提升帶來的商業(yè)價(jià)值是顯而易見的降低人力成本減少對(duì)專業(yè)數(shù)據(jù)分析師的依賴加快決策速度從周級(jí)分析周期縮短到分鐘級(jí)民主化數(shù)據(jù)能力讓每一個(gè)業(yè)務(wù)同學(xué)都能從數(shù)據(jù)中獲取洞察提升分析質(zhì)量AI不會(huì)因?yàn)槠诨蚯榫w而降低工作質(zhì)量unsetunset五、給AI產(chǎn)品經(jīng)理的幾點(diǎn)思考unsetunsetAgent的浪潮已至對(duì)于我們AI產(chǎn)品經(jīng)理而言這既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。在設(shè)計(jì)Agent產(chǎn)品時(shí)我們或許需要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行更深入的思考1. 從對(duì)話到任務(wù)的思維轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的聊天機(jī)器人產(chǎn)品核心價(jià)值在于對(duì)話體驗(yàn)——如何讓它說得更自然、更有趣、更像人。但Agent產(chǎn)品的核心價(jià)值在于完成任務(wù)——如何讓它做得更好、更快、更可靠。這要求我們的設(shè)計(jì)焦點(diǎn)從對(duì)話流暢度轉(zhuǎn)向任務(wù)完成率從回復(fù)質(zhì)量轉(zhuǎn)向執(zhí)行效果。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中我們需要更多地關(guān)注任務(wù)的可分解性和可驗(yàn)證性工具的完備性和可靠性錯(cuò)誤處理和異常恢復(fù)機(jī)制任務(wù)執(zhí)行的可觀測性和可控性2. 上下文工程是重中之重如果說大模型是Agent的發(fā)動(dòng)機(jī)那么上下文工程就是燃油。再強(qiáng)大的模型如果喂給它的上下文信息混亂、冗余、不相關(guān)也無法發(fā)揮出應(yīng)有的能力。上下文工程不僅僅是寫Prompt還涉及到如何高效地管理記憶短期、中期、長期如何動(dòng)態(tài)地組織工具信息如何保留錯(cuò)誤日志以供學(xué)習(xí)如何利用文件系統(tǒng)擴(kuò)展上下文容量如何通過注意力操控強(qiáng)化關(guān)鍵信息這些細(xì)節(jié)決定了Agent的智商和情商值得我們投入大量精力去打磨。3. 建立信任是關(guān)鍵用戶需要多大的勇氣才會(huì)放心讓一個(gè)AI去操作自己的數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行支付操作、或者代表自己發(fā)送郵件信任是Agent產(chǎn)品成功的基石而建立信任需要從產(chǎn)品設(shè)計(jì)的每一個(gè)細(xì)節(jié)入手清晰的權(quán)限管理明確告知用戶Agent能做什么、不能做什么關(guān)鍵操作的人工確認(rèn)對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)操作如刪除數(shù)據(jù)、支付必須有人工確認(rèn)環(huán)節(jié)可追溯的執(zhí)行日志讓用戶能夠隨時(shí)查看Agent做了什么、為什么這么做透明的決策過程盡可能讓Agent的推理過程可解釋、可理解可撤銷的操作機(jī)制為用戶提供后悔藥允許撤銷或回滾4. 多Agent協(xié)作的想象空間當(dāng)多個(gè)擁有不同專業(yè)技能的Agent如數(shù)據(jù)分析Agent、“報(bào)告撰寫Agent”、“市場洞察Agent”、“代碼審查Agent”協(xié)同工作時(shí)它們能完成的將是遠(yuǎn)超單個(gè)Agent的復(fù)雜任務(wù)。多Agent協(xié)作為我們?cè)O(shè)計(jì)企業(yè)級(jí)解決方案打開了全新的想象空間專業(yè)化分工每個(gè)Agent專注于自己擅長的領(lǐng)域提升整體效率并行處理多個(gè)Agent可以同時(shí)工作大幅縮短任務(wù)完成時(shí)間知識(shí)共享Agent之間可以共享知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)形成集體智慧容錯(cuò)能力單個(gè)Agent的失敗不會(huì)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)崩潰5. 持續(xù)迭代與用戶反饋Agent產(chǎn)品的開發(fā)不是一次性的而是一個(gè)持續(xù)迭代的過程。在初期Agent可能會(huì)犯很多錯(cuò)誤這是正常的。關(guān)鍵是要建立一個(gè)快速的反饋-迭代循環(huán)收集真實(shí)用戶反饋了解Agent在哪些場景下表現(xiàn)好哪些場景下表現(xiàn)差分析失敗案例深入研究Agent為什么會(huì)失敗是規(guī)劃問題、工具問題還是上下文問題快速迭代優(yōu)化基于反饋快速調(diào)整Prompt、工具定義、記憶策略等建立評(píng)估體系設(shè)計(jì)合理的指標(biāo)來衡量Agent的表現(xiàn)如任務(wù)完成率、用戶滿意度、執(zhí)行效率等unsetunset結(jié)語unsetunsetAgent的時(shí)代已經(jīng)拉開序幕。從Workflow到Agentic AI從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)執(zhí)行我們正在見證人工智能從內(nèi)容智能向行為智能的跨越。對(duì)于AI產(chǎn)品經(jīng)理來說現(xiàn)在正是投身其中理解其核心原理并用它來創(chuàng)造真正解決用戶問題的產(chǎn)品的最佳時(shí)機(jī)。Agent不是未來Agent就是現(xiàn)在。讓我們一起擁抱這個(gè)充滿可能性的新時(shí)代用Agent的力量去創(chuàng)造更多的價(jià)值在大模型時(shí)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(yùn)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(yùn)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(duì)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(gè)高需求、高待遇的熱門方向和領(lǐng)域? 更優(yōu)質(zhì)的項(xiàng)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(shí)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(diǎn)2大模型入門到實(shí)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(shí)間少走彎路方向不對(duì)努力白費(fèi)。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(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。03AI大模型最新行業(yè)報(bào)告2025最新行業(yè)報(bào)告針對(duì)不同行業(yè)的現(xiàn)狀、趨勢、問題、機(jī)會(huì)等進(jìn)行系統(tǒng)地調(diào)研和評(píng)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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)配套源碼學(xué)以致用在項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中檢驗(yàn)和鞏固你所學(xué)到的知識(shí)同時(shí)為你找工作就業(yè)和職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)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(tái)獲Forrester全球’強(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)專利等35項(xiàng)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(jiǎng)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(shí)戰(zhàn)項(xiàng)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(duì)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(huì)給你發(fā)無償分享遇到掃碼問題可以私信或評(píng)論區(qū)找我