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网站建设1000字,外贸公司经营范围,wordpress自定义page,网上申请入团网站文章介绍了智能体工程这一新兴领域#xff0c;它是将不可靠的大模型系统转化为生产环境稳定应用的方法论。强调构建、测试、上线、观察、优化的循环过程#xff0c;需要产品思维、工程能力和数据科学的配合。与传统开发不同#xff0c;智能体工程将生产环境视为最佳学习场所…文章介绍了智能体工程这一新兴领域它是将不可靠的大模型系统转化为生产环境稳定应用的方法论。强调构建、测试、上线、观察、优化的循环过程需要产品思维、工程能力和数据科学的配合。与传统开发不同智能体工程将生产环境视为最佳学习场所通过快速迭代应对不可预测性释放智能体处理复杂工作流的潜力。最近智能体圈又卷出了新高度——智能体Agent开发。如果你玩过智能体开发肯定懂那种本地跑得飞起上线秒变智障的痛。传统写代码嘛输入输出都是明确的基本不会出幺蛾子。但智能体不一样啊用户想说啥就说啥系统的行为可能性简直是无限大。这既是它牛逼的地方也是它翻车的根源。过去3年我们看着成千上万的团队在这个坑里摸爬滚打。那些真正把产品稳定上线的公司——比如 Clay、Vanta、LinkedIn、Cloudflare——都没有照搬传统开发那套。他们摸索出了一条新路智能体工程。什么是智能体工程说人话智能体工程其实就是一个不断迭代的过程把那些不太靠谱的大模型系统慢慢打磨成生产环境能用的稳定应用。核心就是一个循环构建、测试、上线、观察、优化、重复。智能体工程循环图划重点上线不是终点而是开始真正学习的时刻。想让智能体真正靠谱你必须知道它在生产环境里到底干了啥。这个循环转得越快智能体就越稳。我们发现搞好智能体工程需要三种能力配合1. 产品思维——给智能体立规矩包括写提示词Prompt来控制智能体的行为这玩意儿可能有几百上千行得有点文字功底深挖业务本质搞清楚智能体到底要完成什么任务定评估标准测试智能体有没有按要求干活2. 工程能力——搭稳定的基础设施包括给智能体造工具让它能调用各种功能开发用户界面处理实时输出、中断这些交互细节建运行环境搞定持久化执行、人工介入、内存管理这些硬核活儿3. 数据科学——盯着数据持续优化包括建评估体系评测、A/B测试、监控等来量化智能体的表现分析使用数据和错误因为智能体的使用场景比传统软件复杂多了谁在干这个活儿智能体工程不是什么新岗位而是现有团队在开发这种会思考、会适应、不太可控的系统时自然而然承担起来的一堆活儿。实际工作中是这样的工程师和算法工程师写提示词、造工具、追踪智能体为啥这么调用、优化底层模型平台工程师搭智能体基础设施处理长时间运行和人工介入的流程产品经理写提示词、定智能体范围确保它在解决正确的问题数据科学家衡量可靠性找优化空间这些团队都在快速迭代经常看到工程师追完Bug后把发现交给产品经理调提示词或者产品经理发现能力不够需要工程师开发新工具。大家都明白真正让智能体稳下来的方法就是盯着生产环境的表现然后系统性地优化。为啥现在开始卷智能体工程两个根本性的变化让智能体工程成了刚需。第一大模型已经强到能处理复杂的多步骤任务了。我们看到智能体开始接手整个工作流而不只是单个任务。比如Clay 用智能体处理从找客户、个性化推广到更新CRM的全流程LinkedIn 用智能体扫描海量人才库给候选人排序瞬间找到最合适的人我们正在跨过一个门槛——智能体开始在生产环境创造实打实的商业价值了。第二这种能力带来了真实的不可预测性。简单的大模型应用虽然也有点随机但行为还算可控。智能体不一样它们要跨多个步骤推理、调工具、根据上下文适应。让它有用的特性也让它的行为完全不同于传统软件每个输入都是边缘情况。用户能用自然语言提任何要求没有正常输入这回事。当你说让它炫一点或按上次那样但要不一样智能体跟人一样可能有各种理解方式。传统调试方法失效了。因为太多逻辑藏在模型内部你必须检查每个决策、每次工具调用。提示词或配置改一点点行为可能天翻地覆。能用不是非黑即白的。智能体可能99.99%时间都正常但偶尔就跑偏了。对于真正重要的问题往往没有简单答案智能体的调用对吗工具用对了吗理解了指令背后的意图吗把这些加起来——智能体在跑高影响力的工作流但行为方式是传统软件搞不定的——这既是机会也是新领域的需求。智能体工程让我们能驾驭大模型的能力同时搭建出生产环境真正靠得住的系统。实际操作是什么样的智能体工程的玩法跟传统软件开发不一样。要做出可靠的智能体上线是为了学习而不是学完了才上线。成功的团队都是这么干的第一步构建先设计智能体的基础架构。可能是带工具的简单大模型调用也可能是复杂的多智能体系统。架构取决于需要多少确定性流程工作流和多少智能决策大模型驱动。第二步测你能想到的场景针对示例场景测试找出提示词、工具定义、流程中的明显问题。但跟传统软件不同你没法预测用户会怎么用自然语言跟它聊。思路要转变从测透了再上变成测差不多上线学真东西。第三步上线看真实表现一上线马上就会遇到各种没想到的输入。每条生产环境的追踪都会告诉你智能体实际需要处理什么。第四步盯着看追踪每次交互看完整对话、调用的每个工具以及影响每个决策的具体上下文。在生产数据上跑评估量化智能体质量——不管你关注的是准确率、延迟、用户满意度还是别的指标。第五步优化找到失败的模式后通过改提示词、调工具定义来优化。这是持续的过程可以把有问题的案例加回测试集防止回归。第六步重复上线改进版观察生产环境的变化。每个循环都会教你新东西——用户怎么跟智能体交互可靠性在具体场景中到底意味着什么。新标准已经出现今天那些成功交付可靠智能体的团队有一个共同点他们不再试图在发布前把智能体搞完美而是把生产环境当成最好的老师。换句话说追踪每个决策大规模评估几天内而不是几个季度就上线改进。智能体工程的兴起是因为机会摆在那里。智能体现在能处理以前需要人工判断的工作流但前提是能让它们足够可靠到值得信任。没有捷径只有系统性的迭代。问题不是智能体工程会不会成为标准实践而是团队能多快学会它来释放智能体的潜力。别急国产AI的速度再次刷新了我们的认知。这波智能体工程的浪潮才刚开始工具和方法论都在快速演进。抓住这个机会建立你的第一个智能体工程实践体验一下让AI变靠谱的快乐吧如何学习AI大模型 “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。【保证100%免费】CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。1.大模型入门学习思维导图要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。对于从来没有接触过AI大模型的同学我们帮你准备了详细的学习成长路线图学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个大的方向学习准没问题。全套教程文末领取哈2.AGI大模型配套视频很多朋友都不喜欢晦涩的文字我也为大家准备了视频教程每个章节都是当前板块的精华浓缩。3.大模型实际应用报告合集这套包含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。全套教程文末领取哈4.大模型实战项目项目源码光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战项目来学习。全套教程文末领取哈5.大模型经典学习电子书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。全套教程文末领取哈6.大模型面试题答案截至目前大模型已经超过200个在大模型纵横的时代不仅大模型技术越来越卷就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道我总结了大模型常考的面试题。全套教程文末领取哈为什么分享这些资料?只要你是真心想学AI大模型我这份资料就可以无偿分享给你学习我国在这方面的相关人才比较紧缺大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来我也真心希望帮助大家学好这门技术如果日后有什么学习上的问题欢迎找我交流有技术上面的问题我是很愿意去帮助大家的这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。CSDN粉丝独家福利这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以扫描下方二维码点击下方CSDN官方认证链接免费领取【保证100%免费】读者福利CSDN大礼包《最新AI大模型学习资源包》免费分享 安全链接放心点击