中卫网站网站建设晋城市公用事业建设局网站

中卫网站网站建设,晋城市公用事业建设局网站,湖南住房建设厅网站,谷歌优化师是做什么的“Talk is cheap. Show me the code.” — Linus Torvalds 在 AI 时代#xff0c;这句话比以往任何时候都更真实。 最近几个月#xff0c;“Agentic AI” 成为行业热词。但大多数讨论停留在概念层面#xff1a;什么是 ReAct#xff1f;什么是 Plan-and-Execute#xff1f;…“Talk is cheap. Show me the code.” — Linus Torvalds在 AI 时代这句话比以往任何时候都更真实。最近几个月“Agentic AI” 成为行业热词。但大多数讨论停留在概念层面什么是 ReAct什么是 Plan-and-Execute什么是 Multi-Agent Collaboration然而真正的问题是你能否不依赖 LangChain、LlamaIndex 或 AutoGen亲手写出一个可运行、可扩展、有实际价值的多智能体系统今天我们就来从零开始手写一个 Deep Research Agent深度研究智能体——它不仅能自主规划、并行研究、反思优化还能输出结构化报告。整个系统完全基于原生 Python LLM API 构建无任何高级编排框架。更重要的是代码已开源含完整 Notebook 和详细注释。 为什么要做这个项目当前主流的 LLM 应用开发范式高度依赖“编排框架”。这固然提升了开发速度但也带来了几个问题黑盒化严重开发者不清楚底层通信、状态管理、错误处理是如何实现的调试困难当链路出错时很难定位是 Prompt 问题、工具调用问题还是框架逻辑问题灵活性受限想自定义智能体协作协议想插入自研的反思模块往往需要“绕过”框架设计。因此我们决定回归本质用最基础的组件LLM API 工具函数 控制流构建一个端到端的 Agentic 系统。目标不是“炫技”而是理解智能体系统的工程骨架。 系统整体架构整个 Deep Research Agent 的工作流如下图所示阶段 1用户输入与大纲生成用户提供一个研究主题例如“分析 2025 年全球 AI 芯片竞争格局”。系统调用 LLM如 DeepSeek-R1、GPT-4o 或 Claude 3.5 Sonnet要求其生成一份结构清晰的报告大纲限制段落数量例如最多 5 段每段需包含明确的研究目标描述如“本段将分析英伟达、AMD、华为在训练芯片市场的份额变化”。✅关键设计大纲本身成为后续子任务的“任务契约”Task Contract确保研究聚焦。阶段 2并行段落研究Multi-Agent Parallelism每个段落描述被独立送入一个Research Sub-Agent研究子智能体。这些子智能体彼此独立、可并行执行构成典型的Multi-Agent Topology。每个子智能体内部执行一个Reflective Search Loop反思式搜索循环这是本系统的核心创新点。 反思式搜索循环Reflective Search Loop传统 RAG 或单次搜索往往“一锤定音”但人类研究员会不断调整问题、补充视角。我们的子智能体模拟这一过程步骤详解Query Generation查询生成LLM 根据段落目标生成一个或多个 Web 搜索关键词并附上推理理由例如“为了了解华为昇腾芯片的最新出货量应搜索‘Huawei Ascend chip shipments 2025’”。Web Search Execution执行搜索调用搜索引擎 API如 SerpAPI、DuckDuckGo、Google Programmable Search Engine获取 Top-K 结果标题、摘要、URL。Reflection Gap Analysis反思与缺口分析LLM 接收搜索结果回答两个问题当前信息是否足以支撑该段落写作是否存在明显缺失如缺少竞品对比、时间范围不足、地域覆盖不全Iterative Query Refinement迭代查询优化基于反思生成新的、更精准的搜索查询。例如初始查询“AI chip market 2025”优化后“AI training chip market share NVIDIA vs AMD vs Huawei Q3 2025”循环 N 次默认 2–3 轮每轮积累新信息最终形成一个信息集合Evidence Pool用于段落撰写。工程技巧我们在每轮之间加入“去重”和“相关性过滤”避免信息冗余。 最终报告生成所有子智能体完成研究后系统将汇总每个段落的 Evidence Pool调用一个“Report Writer Agent”根据原始大纲 所有证据生成连贯、引用清晰的 Markdown 报告自动添加结论段Conclusion总结核心发现。⚙️ 技术栈与关键实现细节组件选择说明LLMDeepSeek-R1主、GPT-4o备选选用 DeepSeek 因其在中文英文混合任务中表现优异且支持长上下文搜索引擎SerpAPI DuckDuckGo Fallback保证结果多样性与可用性并行控制concurrent.futures.ThreadPoolExecutor轻量级并行避免异步复杂度输出格式Markdown 引用标注便于阅读与溯源错误处理重试机制 降级策略如搜索失败则跳过该轮保留已有信息无框架依赖未使用 LangChain 的 AgentExecutor、Tool Calling 或 Memory 模块所有状态通过 Python 字典和列表管理。 结语真正的 AI 工程始于动手在这个“人人都在谈 Agent”的时代能写 Prompt 的人很多能写 Agent 系统的人很少。而真正的分水岭不在于你知道多少术语而在于你是否愿意拆解一个复杂任务设计状态流转处理工具调用失败优化信息召回质量最终交付一个可靠、可解释、可维护的系统。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。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】