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网站顶部广告代码,代理怎么做,国外手机模板网站,怎么在文档中做网站一点就开毋庸置疑#xff01;2025年title属于「Agent元年」。 要说Agent这把火#xff0c;一直从年初烧到了年末—— 先是Manus#xff0c;再到最近的豆包手机……Agent已然成为全行业的关注焦点。 而回顾这一年#xff0c;也是Agent从技术萌芽#xff0c;走向工程化落地的关键…毋庸置疑2025年title属于「Agent元年」。要说Agent这把火一直从年初烧到了年末——先是Manus再到最近的豆包手机……Agent已然成为全行业的关注焦点。而回顾这一年也是Agent从技术萌芽走向工程化落地的关键一年。于是乎量子位趁热打铁攒了场局邀请来两位行业大拿——Dify开源生态负责人郑立和腾讯云云原生产品副总经理于广游做客聊一聊他们眼里Agent落地过程中的挑战、机遇和未来从年初硅谷的宏大叙事Agent正走向充满烟火气的务实。行业之所以认可Agent在于它真的在做事。Agent真正落地需要确定性的工程方法才能驾驭一个不确定性的复杂系统。Agent Infra解决企业的偶然复杂度问题而非本质复杂度。对于中小公司或个人开发者最大的门槛是缺乏勇气。两位嘉宾还给出了一个高度一致的判断在智能体落地过程中Agent Infra是关键一环。下面一起跟随量子位的视角看看他们具体都说了些什么知识密度之高不要轻易眨眼。回顾Agent元年技术走向工程落地量子位那我们今天先从Agent这个概念聊起吧。今年也要结束了那站在年末二位对这一年Agent的整体发展有什么印象和总结于广游我今年对Agent的最主要看法还是今年Agent已经从技术萌芽期走到了真正工程性落地的阶段。我个人看到有三种比较标志性的实践面向企业内部的Agent首先是像咱们Dify这类产品通过确定性去驾驭不确定性从而实实在在地帮助企业内部提效。面向大众的Agent那再比如说Manus和豆包它俩通过新的交互形态点燃用户对Agent的想象力。新范式Agent而像Claude Code这样的产品能够通过Agent RL和工具调用拓宽Agent自身能力范围。至于我个人印象比较深刻的应用其实还是AI代码工具。我觉得一方面它不再只解决代码问题它也正在成为Agent连接现实世界的通用接口。第二个点是AI代码工具切实改变了原先的软件工程范式然后在我们内部我们也做了大量的从AI Coding到AISEAI Software Engineer的调整包括研发模式、组织管理、角色职责等。郑立其实这一年Agent发展吧我能感受到就是大传统和小传统之间的鲜明张力。大传统其实就比如说来自硅谷那些的宏大叙事他们会许诺用全自动智能体取代白领逻辑完美但实际落地的时候会有些水土不服。那从小传统来看会充满一些烟火气比如我看到义乌商家使用AI自动回复客户还有比如独立开发者会用工作流进行代码评审。总结起来这是蛮有趣味的一年然后也是在走向务实。年初的时候一个简单的Demo就能吸引资本市场可以类比“立法阶段”那年末其实我们就会类似进入到“司法阶段”开始处理具体的、琐碎的执行层面问题。这不是线性的进步更多像是根茎状的蔓延。那我们也看到秩序的逐步建立并非来自基座模型的升级更多时候来自于那些“胶水”——如产品工程、提示词工程、RAG、Pipeline和工具使用等技术手段虽然它们不够优雅但确实能够有效地去维持我们数字社会的运转。量子位确实就像两位所说可能年初的时候大家还是会被Demo惊艳年末就到了更工程化的阶段。其实以我们科技媒体的视角来看这个进程非常快。智能体为什么会这么快成为行业共识呢于广游我觉得首先还是它能够真正做到解决问题。过去生产力的发展本质上都是在延伸人类的手和脚但实际我们工作中确实也存在大量无法通过精确语言或编程描述的内容需要Agent来解决。然后其次就是我们在落地过程中对工程方法的探索。今年有一系列工程方法快速成型包括Agent Infra、Agent Runtime、不同的Agent架构范式、内容工程这些技术帮助Agent实现了真正落地。郑立其实我感觉也差不多不过在我看来共识其实是资本在寻求新的组织方式。因为在我看来互联网时代的红利已经被吃干抹净了App的边际效用也在递减。但是Agent承诺的是交互成本的一种坍塌其实能看到权力从指令式计算到异度式计算的转移。量子位其实刚才两位也谈到了今年有一些关键词都是在变化的比如可能以前讲AI Infra现在说Agent Infra。Agent落地与AI落地之间存在哪些区别以及是否存在工作流的变化和对Infra需求的差异。郑立其实我觉得这个范式转移还是很明显的我们从传统的那种if/else的逻辑判断转向到Agent的概率性目标规划。放在过去机器必须执行下一行代码现在我们开发者更像是老师这种角色通过Prompt、RAG和原则给予模型自由处理的空间。区别还是在于新增了很多不确定性比如传统软件工程中Bug就是对规则的违反而放到Agent工程里失败其实是对我们意图的误解或概率上的漂移。我们没办法再像修Bug一样修复它而是需要像教育孩子一样去约束或者说服Agent。这不仅仅是工作流的变化还有交付物的变化比如说以前是确定的功能那现在我们交付的就是一种概率性的能力你没有办法明确定义它是否正确。于广游对我感觉不确定性非常关键。我们团队内部观察到的是Agent是不确定性的复杂系统。那首先Agent的效果通常是由七八个不同因素构成*模型本身、架构范式、Prompt、Content、工具选择和参数等*。这些子部件彼此之间又相互影响我们很难明确它们的关系所以Agent是一个复杂系统。其次对于同一个问题你在不同时刻输入Agent的输出它也是不一样的咱们称之为不确定性。那与之相反的就是传统的微服务系统。所以我认为工程师的工作方式必须进行这两点思维转变1、从工程思维转向科学实验思维我们不能再仅仅依赖预先规划而是要去建立一个评测体系把里面环环相扣的复杂系统分解为单独的子系统然后通过控制变量的方式在科学实验中一步步驾驭Agent。2、从Day One思维转向Day Two思维我觉得我们对AI开发的思维也需要转变过去Day One就代表代码已经上线给用户提供服务下一步怎么优化看用户的需要现在Day One只能够代表Agent能运行效果的持续优化也就是Day Two才是真正的开始。所以我觉得Agent落地不仅仅是靠几个巧妙的范式我们需要循序渐进通过确定性的工程方法才能驾驭一个不确定性的复杂系统而这将带来Infra的重塑。智能体落地Agent Infra是关键一环量子位于老师刚刚也提到了整个工具的重塑。那从Infra角度来说能详细讲一下腾讯云为加速Agent落地提供了哪些支持吗于广游我刚刚说Agent的本质是不确定性的复杂系统那它在上线过程中我们首先要解决的最大问题其实是自主运行带来的破坏性风险。所以我们团队选择从后往前解决。先解决Agent安全问题我们在Agent Infra上推出了Agent安全沙箱给Agent提供了一个独立的执行环境。然后我们再驾驭Agent的不确定性和复杂性为此我们会提供一系列的可观测性工具以及评估工具。再进一步我们就要进行效果的提升对Agent的记忆和学习能力进行优化比如元宝就已经进入了这一阶段。在积累相关经验后我们也会提供相应的服务。量子位那包括您刚刚提到的Agent Runtime、安全沙箱这类Infra产品和我们这些Agent平台之间有什么关系呢以及腾讯Infra当前在关注什么于广游首先我们要厘清一个概念——Agent Infra到底是什么我们可以先把企业问题划分为本质复杂度和偶然复杂度两种前者是必须要解决的问题后者会随着工具和方法选择存在一定的偶然性。所以我觉得Infra层其实就是解决企业在问题处理过程中遇到的偶然复杂问题但是这个问题是没有定下来的对于不同的场景要面临的偶然复杂度完全不同具体要解决什么问题也要视情况而定。不过无论解决什么问题这里都有一个共性问题这也是我们团队现在做的就是去构建偶然复杂度问题的最大公共子集包括安全、执行环境、工具、记忆和观测。而这些问题或多或少都有解决方案其中我们认为最突出的一个问题就是Agent的自主运行。所以我们团队做的安全沙箱并不是简单的隔离环境而是一个多层次、全链路的Agent运行安全体系。量子位那郑老师这边您在提供Agent Runtime这类底层组件时Dify是更倾向于自研还是说使用第三方产品以及您对Agent Infra开闭源有什么看法吗郑立我们本身的话核心模块还是选择自研我们觉得如果这些使用第三方组件势必会导致核心组件不可控、给用户的服务质量无法保证而其它的我们也会选择一些合适的开闭源方案。然后开源这件事我们是这样认为的AI时代基础模型可以是黑箱但Infra必须是白箱因为开发者需要看到底层代码想了解Agent行为逻辑。而且我们观察到对于初创公司和创新者他们会选择开源因为这里有一种低成本和灵活性。相反那些大企业则更加倾向于选择开源的商业版本或闭源版本因为闭源实则是给大企业提供了责任转移与兜底服务。量子位于老师根据您这边接触用户的经验来看他们在选择Agent Infra产品时一般会比较关注哪些要素于广游我觉得首先对核心的业务逻辑层我看到用户还是在意它是不是开源的因为这样他们就可以围绕自己的业务进行任意修改也会更透明更可控。那具体到Infra层上用户更在意体验是否极致、能否降低开发成本。在用户使用时用户就更在意Agent的稳定性和效率那么在这种情况下我觉得闭源是有非常好的优势的。量子位听二位这样讲下来我感觉在Agent这个领域里开闭源正在形成分层互补那么在这样的结构下像那种小白开发者或者个人开发者能够通过Agent Infra把Agent开发和落地简化到一个什么程度郑立其实这样我们会逼近于AI开发的一个Excel时刻。这种简化其实是非常激进的它会把基础设施的认知负荷降到最低然后你就可以把全部精力集中在Prompt和数据治理上。于广游我补充一下我们腾讯云的Infra产品就更偏向于专业开发者他们会有非常多的复杂度问题需要治理所以我们主要还是面向Agent原生企业和AI原生企业去帮助他们加速Agent落地过程。量子位想请两位老师来帮我们总结一下你观察到的Agent Infra技术进展或趋势。于广游我还是前面提到的AI Coding我对这个事情印象非常深刻。首先过去一年里我能看到代码不仅是大模型抽象能力的来源也正在成为Agent驾驭不确定性、连接世界的工具。就拿AI Coding来说它带来的是开发模式的颠覆改变能够做到让我们团队里的每一个开发者在分钟级就能拉起一个独立的全套开发环境所以我觉得代码肯定是会产生全面影响的。我认为任何一个工程师或者Agent从业者都绝不能小觑Coding的影响它非常之重要。郑立就我们个人而言过去一年我们都在做自己的事情主要的技术进展也都集中在补齐我们的短板。我们也看到了一个比较清晰的趋势就是技术正在从开发者向非开发者移动。量子位如果现在让你们拿三个词限定的话您能再讲讲Agent Infra为什么说是智能体落地应用的关键环节吗郑立我先说吧我认为主要是以下三点秩序首先它会让混乱的模型变得可控连接其次我们需要打通Agent孤岛让AI真正融入到业务中去自动接下来就是将简单繁琐的任务去变得自动化。于广游我想到的是这三点安全高效第一个是我们去落地Agent的关键就是让它能够安全高效地跑起来智能进化第二步就是我们去优化Agent本身的这个能力无论是通过知识库、记忆还是Agent RL进化它人机协同那么要实现Agent的进化就需要人类作为老师去教Agent。Agent Infra的下一步量子位最后还是来展望一下刚刚都在聊过去一年那对于未来的一到两年甚至三到五年时间里各位觉得Agent Infra接下来的重点会是哪些方向于广游对我而言我们最关注的是Agent Infra如何服务好Agent能够确保其安全可靠运行。我其实觉得Agent Infra和AI Infra是交叉的关系当我们把Agent运行好后就会发现它的一些不足然后我们再将产生的数据进行利用就能对Agent本身和Agent模型进行持续优化。当前的Infra体系它更多的是服务于基础大模型本身的能力和智力的进化而不是业务可用所以我认为Agent Infra的下一步一定是从服务好Agent的运行构建到服务好Agent的智能进化。郑立我这边会更加关注Agent Infra的可调试性也就是看清楚是哪一步Agent理解错误需要去做推理链的可视化调试。然后就是记忆管理不仅仅是声音的那种向量搜索还有就是关注语义化的情景记忆和可计算的时间观吧。我理解中Agent的记忆不能是简单的常量存储而应该是一种变量Agent的目标在执行过程中可能会被重写、降级所以我们需要对目标进行一些置信度处理。量子位好那感谢两位老师的分享最后我们来回答几个观众问题吧。第一个问题从你们的角度看中小公司和个人开发者他们来做Agent应用最大的门槛是什么是技术还是成本于广游我感觉这两个都不是应该是商业模式。既然是中小公司那肯定是要赚钱的但是现在AI Agent还没有到改变整个社会商业模式的程度这个时候产生的新消费和新的生产力变革还只发生在小领域。所以如果希望把它应用到你的公司产品中去我觉得更多的是创业者需要回到实际问题中解决同时也可以尝试着把自己的商业模式和形态进行一个巨大的转变。郑立我也觉得技术不是问题你比方说现在大模型智力本身已经过剩了。真正最大的困难我还是觉得在于企业数据的壁垒和缺乏开始的勇气。量子位最后一个观众问题交给于老师您觉得如果未来Agent成为主流会对现在的移动开发生态造成什么影响它们会被彻底颠覆吗于广游OK我觉得这个可以要从应用交互形态和开发方式两个角度去讨论。首先第一个对于形态我觉得移动端*iOS/Android*形态没有人能给出确切答案。在Agent的这个形态之外我们就会立马面临两个问题APP集成Agent能力第一个问题是公司会希望你在APP中集成一些Agent能力这时开发者就需要将思维从工程转向科学实验我觉得这个转型是非常巨大的。利用AI Coding工具开发APP第二是你所在的公司可能会让你使用AI Coding去开发那么开发者就不能只用它来生成代码更要用它来改变你们的协同模式和工具体系。我相信只有与AI工具为伍、改造研发流程并用科学实验思维驾驭不确定性的人才能抓住未来Agent形态转移的机遇。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 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