网站怎么被百度收录小程序如何开发

张小明 2025/12/28 17:52:52
网站怎么被百度收录,小程序如何开发,网络与新媒体就业方向及前景,房地产公司网站建设模板开始 AI 刚开始出现的时候就是一个 chatbot 聊天对话框#xff0c;后来逐步增加功能#xff0c;可以连网、可以配置 tools 和 MCP #xff0c;再到 Agent 自定义工作流。有了 Agent 就可以把 AI 应用到各个真实的业务场景中#xff0c;这是一个逐步进化和落地的过程。 例…开始AI 刚开始出现的时候就是一个 chatbot 聊天对话框后来逐步增加功能可以连网、可以配置 tools 和 MCP 再到 Agent 自定义工作流。有了 Agent 就可以把 AI 应用到各个真实的业务场景中这是一个逐步进化和落地的过程。例如我们程序员最熟悉的 AI 编程就是一个 AI Agent 很好的落地就在这 1 年之间已经广泛应用。Dify 和 Coze 等平台可以直接手动定义工作流配置出一些个性需求的 AI Agent 并发布使用。8 月底国家颁布了“人工智能”的行动意见无论是中国还是世界的 AI 应用将会在未来 10 年内持续发展遍地开花。我个人也会继续在 AI Agent 领域继续深耕把我擅长的面试、刷题、简历、教程等领域全部 AI 赋能使用 AI 增加效率以更快捷的服务于更多用户。本文站在前端开发人员角度介绍开发 AI Agent 智能体所需要掌握的知识范围供大家参考。LLMAI 的基础是 LLM 大语言模型例如现在大家熟知的 ChatGPT Gemini Claude Deepseek Qwen Grok Llama 等。我们常见的使用方式是在线调用它们的 API 可能要付费购买 token当然也可以本地部署内网使用。LLM 是什么呢当前所有 LLM 的核心简单理解就是预测下一个词。LLM 不是“聪明”也不能理解人话而是“被喂了整个互联网数据然后疯狂补全”。你设计得越好它补全得越准。LLM 参数就是“记忆单元”像人的神经元参数越多训练成本大、运行成本大也就越“聪明”补全的越准。例如你的输入是“猴子喜欢吃”LLM 会在自己海量的训练数据中计算找到一个列表其中“香蕉”的概率最大它就返回“香蕉”。包括写诗、写代码、画图也是根据 prompt 输入来补全内容只不过不是一个词而是海量数据训练出来的一个结构化输出。包括 Agent 和 tool 也是一种“补全”根据 prompt 去猜测使用哪些 tools 每个 tool 都有描述、参数结构LLM 的两种交互方式Completion 模式纯文本补全 GPT-3 —— 现在基本不用了Chat 模式对话形式输入消息列表输出新内容 GPT-3.5/4MoE 混合专家模式拆分多个子 LLM 总的太大了参数太多了每次只激活其中几个这样运行成本低。 模型微调也是调整其中很少一部分参数改变它的预测取向。Prompt EngineeringAI 的生成内容和质量是严重依赖于 prompt 提示词的你给出的提示词模糊它生成的就一定是模糊的答案。例如我们在使用 Cursor 时一般要写一个 cursor rule 文件规范代码标准这就是提示词的一部分。严格来说Prompt Engineering 提示词工程 并不是什么技能它就是一些沟通方式很容易理解我们可以通过提示词来约束用户的提问如 github copilot 只专注于编程领域问其他问题它不回答。还可以通过 CoT 思维链模式引导大模型按照我们的思路去思考。还可以规范 AI 的输出格式或让 AI 做出一些判断和选择。在实际开发过程中每次调用 AI 请求我们都会认真思考提示词该如何写甚至会使用 AI 写提示词或者在线生成提示词。并不是用户输入什么就原本的传给 AI 接口要做很多包装和转述。LangChian.jsLangChain.js 是前端人员使用 Nodejs 开发 AI 应用的首选它的 LangGraph 可以自定义 Agent 工作流它的 LangSmith 跟踪和分析 Agent 运作流程。LangChain 是一个非常好的开发生态。RAGRetrieval-Augmented Generation 检索增强生成这是 AI 搜索资料辅助生成答案的有效方式。它的核心步骤是1. 把资料拆分为向量格式存储在向量数据库2. 用户提问时去向量数据库检索相关答案3. 把这些相关答案发送给 AI 配合一起生成最终答案。对于前端开发人员不太好理解的就是 Vector 向量。Vector 向量就是坐标。生活中常见的有二维、三维坐标方便计算距离。而我们可以把一段文本、图片等转换为多维几百维度坐标float 数组两个坐标的距离如欧氏距离、余弦相似度就是两段文本或图片的相似度。Elastic Search 可实现搜索引擎但它只是关键词匹配例如“教程”关键词匹配不到“课程”它是严格的文字匹配。而向量就能匹配到它是相似度匹配语义搜索。PS.现在 elastic cloud 也有向量存储。Vector store 向量存储技术选型开发阶段用 Chroma部署后切换为 Pinecone 或 Supabase 都有免费试用额度。AgentAgent 是一个综合体它主要包含LLM 大模型负责思考和生成内容一个 Agent 可以有多个 LLM 不同节点配置不同的 LLMworkflow 工作流定义节点、方向、判断以实现 Re-Act 让 AI Agent 自行判断逻辑tools 工具调用外部的服务例如搜索、查询数据库等memory 记忆和存储记录当前对话和用户的关键信息下图是 Flowise 类似于 Dify 和 Coze给出的一个 RAG Agent 工作流配置的示例。MCPModel Context Protocol 模型上下文协议是规定大模型参数和调用的一种协议让 AI 可统一调用第三方的服务。多模态现在的 AI 应用不仅仅是文字聊天你可以可以上传图片、PDF、word、甚至音频和视频都可以传给 AI 大模型进行处理。同时AI 大模型也可以生成图片、PDF、音频和视频。即现在的 AI 应用要支持多模态。AI 生成的非文字内容往往通过 Artifact 形式展示。例如使用 Claude 生成一个 HTML 网页它在右侧直接展示了网页渲染效果并且还支持发布上线。不同的 AI 大模型擅长不同的模态形式也有不同的 API 调用方式和参数的写法。其他AI Agent 还在发展之中还有更多的技术需要学习和实践后面我会逐步分享Multi-agent 多智能体架构A2A 协议Agent 和 Agent 之间的通讯协议Context Engineering 上下文工程AG-UI 协议Agent 和 UI 的通讯协议最后我个人也会继续在 AI Agent 领域继续深耕把我擅长的面试、刷题、简历、教程等领域全部 AI 赋能使用 AI 增加效率以更快捷的服务于更多用户。关注我我会继续分享更多 AI Agent 相关内容。学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。
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