网站建设 模版选择中心微端网站开发

网站建设 模版选择中心,微端网站开发,公司做网站需要提供什么,企业网站用哪个cms好文章从AI开发者角度出发#xff0c;探讨了从追逐技术热点到关注生产力的转变。强调不应盲目使用智能体#xff0c;而应思考其适用场景和ROI。提出混合动力架构#xff1a;确定性骨架智能插件局部Agent#xff0c;并推荐LangGraph作为最佳框架#xff0c;因其实…文章从AI开发者角度出发探讨了从追逐技术热点到关注生产力的转变。强调不应盲目使用智能体而应思考其适用场景和ROI。提出混合动力架构确定性骨架智能插件局部Agent并推荐LangGraph作为最佳框架因其实现了确定性、灵活性和LLM高效调用的平衡。AI开发应追求有逻辑的聪明而非盲目追求技术热点。AI 最终回归生产力而不是追逐技术热点。作为Agent开发者经历从“追逐Agent技术热点”转向“关注可靠性、稳定性和 ROI投资回报率”时说明已经进入了生产级的思考阶段。从2025年上半年开始自己就开始学习和实践AI氛围编程和AI Agent开发。从TREA到Course再到Claude。通过AI编程开发了各种各样的工具有自己的博客网站、AI翻译、笔记系统、AI聊天工具等等。从LangGraph、AutoGen、CrewAI再到Langchain最后又回归到LangGraph通过实践这些智能体框架开发了各种各样的应用也对MCP、Funtioncall等工具有所了解。 如Agentic RAG、网页制作、AI搜索引擎、AI自媒体创作、AI论文研究等。经历了这么多也确实体会到AI和智能体的强大但是也发现AI并不是万能的并不是所有的问题或任务AI都能很好地解决甚至越简单的问题AI越容易翻车。要想让解决实际问题或准确的完成任务不要为了使用智能体而使用智能体。在使用智能体解决问题或任务时你应该思考两个问题一是该问题或任务通过传统代码是否无法解决是否只有通过智能体才能解决。二是该问题或任务引入智能体效率、质量、效果是否能产生质的变化而不是只是20-50%的提升。很多开发者之所以觉得智能体不稳定是因为他们用“灵活但不可控”的框架去解决“需要高度确定性”的任务。大模型是昂贵且具有随机性的资源我们要把它用在刀刃上。以下是一个简单的判断逻辑判断维度使用传统代码/简单 Prompt (非 Agent)使用 AI Agent (复杂架构)逻辑路径路径固定IF-ELSE 就能走通。 要求100%确定性流程路径不确定需要根据中间结果动态调整。工具依赖不需要外部工具或只用 1 个工具。需要组合使用多个工具搜索、查库、改写。容错要求错了就报错人来改。需要具备自我纠错和反思Self-reflection能力。提升幅度仅提升 20%-50% 的搬砖效率。质变解决以前程序完全跑不通的模糊问题。作为 AI Agent 开发人员我建议可以尝试这种“混合动力”架构第一层确定性骨架。使用普通的编程逻辑如 Fast API, Python 函数来控制流程的开始、结束和关键分支。第二层智能插件。在骨架中需要“理解语义”、“总结长文”、“情感判断”的地方安插 LLM 调用LLM作为组件进行调用。这是一个非常好也比较常见的思路。兼顾确定性又能按需发挥LLM的优势。第三层局部 Agent。只在最需要灵活性、无法穷举逻辑的小环节如模糊指令拆解才启动一个小规模的 ReAct 循环。不要为了 20% 的灵活性承担了 80% 的不确定性而是用 20% 的 LLM 灵性去点亮 80% 的确定性业务逻辑。这样开发出来的产品才是用户敢用、老板敢投、你能掌控的真正商业级应用。结合上述的讨论如果兼具受控和灵活性个人认为最好的智能体框架应该是LangGraph之所以被认为是目前最进阶的框架是因为它在哲学层面上回归了计算机科学的本质状态机State Machine。LangGraph 的优势归纳为三个维度的“完美平衡”1.流程的“确定性”给野马套上缰绳。在传统的 AgentExecutor 中把工具交给模型后只能祈祷它别跑偏。而在 LangGraph 中通过 Nodes节点和 Edges边定义流程。可以规定节点 A 执行完必须经过校验节点 B校验不通过强制回滚到 A。同时流程不再是不可知的而是一张清清楚楚的流程图。这种确定性是商业软件如金融、医疗、法律敢于落地的前提。2.LLM 作为“高阶组件”按需调用智能。在 LangGraph 架构下不再是“为了用模型而用模型”而是把模型看作一种特殊的算力资源比如在流程最后负责把枯燥的运行结果润色成人类语言。每一处调用都目标明确不仅稳定而且节省 Token降低延迟。3.智能体的“灵活性”局部爆发智能。LangGraph 并不排斥真正的 Agent 行为。它支持“循环Cycles”这让它可以实现真正的 ReAct。传统流程自动化 坚硬但死板。纯智能体 聪明但疯狂。LangGraph有逻辑的聪明。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运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优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】