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做漫画的网站有哪些,wordpress调用分类和文章,公司网站维护一般需要做什么,网站开发协议书当大模型的基础能力逐渐普及时#xff0c;我们清晰地看到#xff1a;AI Agent#xff08;智能体#xff09;正成为决定AI应用成败的关键。从自动化客服到金融分析#xff0c;从内容创作到企业决策#xff0c;智能体已经展现出惊人的问题解决能力。它不再是那个被动回答问…当大模型的基础能力逐渐普及时我们清晰地看到AI Agent智能体正成为决定AI应用成败的关键。从自动化客服到金融分析从内容创作到企业决策智能体已经展现出惊人的问题解决能力。它不再是那个被动回答问题的“聊天机器人”而是一个能自主规划、使用工具、解决问题的“数字员工”。从7×24小时在线的超级客服到秒级完成行业分析的金融顾问再到协调整个团队项目的虚拟项目经理……Agent正以前所未有的速度接管那些复杂、高价值的脑力工作。这不仅是技术的迭代升级更是一场开发范式的革命当前AI Agent领域仍是一片广阔的蓝海。第三方数据显示超过80%的企业表示有部署智能体的需求但市场上成熟的技术方案和人才却严重短缺。供需的极端失衡创造了一个绝佳的机遇窗口。当别人还在纠结提示词怎么写的时候你已经凭借技术打造出真正解决实际问题的AI应用——这就是你未来一年最硬核的竞争力。这种供需失衡为掌握核心开发能力的你提供了难得的机遇窗口。Part.1AI Agent开发需要哪些关键技术AI Agent通过提示词驱动大模型针对用户的具体问题执行规划、工具调用即与外部环境交互、反思等一系列操作从而有效解决问题。近期兴起的**“上下文工程”**概念正是利用AI Agent来丰富原始提示词的上下文信息使其转变为一个更完整的大提示词以提升大模型解决用户问题的能力。要真正掌握AI Agent开发以下关键技术不可或缺**1.AI Agent调用外部工具的方法**AI Agent 能够突破自身训练数据的限制应用于金融、医疗等专业领域关键在于它可以通过Function Calling函数调用等方式调用外部工具。因此掌握适配 AI Agent 的工具开发方法至关重要。MCP 作为工具的统一封装标准是 2025 年最热门的技术之一也是当前 AI 应用开发的必备能力。**2. Agent设计模式**为了让大模型更好地理解并解决用户问题需要赋予 Agent 类似人类的规划、反思等能力。学习 ReAct、Reflection、ReWoo 等经典设计模式有助于开发者设计出更高效、更可靠的 AI Agent。**3. 社区支持的热门框架**为简化开发流程让开发者聚焦于业务逻辑社区推出了多款 Agent 开发脚手架。例如LangChain 可有效简化单智能体的开发LangGraph 则专注于工作流编排支持开发者构建复杂的多智能体系统。**4. 以A2A为代表的多智能体构建技术**在复杂的业务场景中单个智能体往往难以全面应对所有问题。因此企业级AI Agent的典型开发范式是构建一个多智能体系统——由管理员Agent统筹协调多个专家Agent各司其职、协同完成任务。今年兴起的A2A协议为多智能体之间的通信提供了标准化接口显著提升了系统的互操作性与可扩展性已成为AI应用开发者必须掌握的关键技术之一。通过学习和实践这些关键技术开发者将夯实Agent应用开发基础再通过学习并动手做一些Agent项目不断地总结并积累经验便可逐步具备独立开发企业级AI Agent应用的能力。Part.2学会AI Agent开发后你能够从事哪些工作在如今主流招聘平台上“AI开发”“AI应用开发”“AI Agent 开发”相关岗位的需求激增AI应用开发工程师、AI智能体开发工程师等职位的薪资普遍在60K/月~90K/月。具备独立开发企业级AI Agent应用能力的工程师将能完全适配这些高薪岗位。现在入局正是抢占AI工程化落地红利的最佳时机。Part.3入局AI应用开发的学习路径第一步Python基础与环境搭建AI开发首选Python建议初学者首先掌握Python环境的搭建方法如用Anaconda/Miniconda管理环境。无须系统钻研Python语法细节只需掌握基础代码的阅读和简单编写能力就能借助AI编程工具推进后续学习避免卡在入门阶段。第二步模型的应用方法重点在于掌握模型的基础调用方式比如获取通义千问、DeepSeek等平台的API Key并根据提供的示例代码完成首次对接实验。随后探索模型的Function Calling功能这是构建Agent的关键。同时了解不同模型的擅长领域如金融场景可选DeepSeek复杂Agent控制可选qwen-max。对于有特殊需求的企业还需要了解模型的私有化部署、微调和蒸馏技术以满足数据安全和特定业务需求。第三步Agent开发Agent开发是AI应用的核心部分。推荐从ReAct设计模式入手学会使用OpenAI SDK搭建简单Agent实例。随着技能不断提升可以通过LangChain、LangGraph等主流框架提升效率。之后需要熟悉ReAct模式之外的计划模式、反思模式等并掌握MCP、A2A协议及SDK调用方法。最终拓展到多智能体系统的开发以应对更复杂的业务场景。第四步平台化开发思想针对那些希望专注于业务工具开发而非底层智能体开发的企业学习低代码AI应用开发平台的使用至关重要。Dify和扣子Coze是两款值得推荐的工具特别是扣子的商业版提供了比开源版更丰富的功能和更完善的支持。第五步RAG 应用开发这是AI系统高效运行的关键环节核心需要学习向量数据库使用、知识库搭建以及Agentic RAG、知识图谱等高级应用让AI能精准调用专属知识提升应用实用价值。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】