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光电工程东莞网站建设,如何做国外外贸网站,安徽金路建设集团有限公司网站,wordpress反代cdn2025年#xff0c;AI Agent 的创新不再只是单个Agent的智能提升#xff0c;而是它们如何“像人类团队一样协作”。从单一任务执行#xff0c;到自主协调、共享数据、迭代优化#xff0c;多Agent生态正在爆发。 最近X上的一篇高赞帖点明趋势#xff1a;下一代AI Agent 将运…2025年AI Agent 的创新不再只是单个Agent的智能提升而是它们如何“像人类团队一样协作”。从单一任务执行到自主协调、共享数据、迭代优化多Agent生态正在爆发。最近X上的一篇高赞帖点明趋势下一代AI Agent 将运行在这些4大框架上。它们正驱动自主、多Agent系统的崛起让AI不只是“思考”而是“协调、构建、进化”。今天我们来深度拆解这4个框架帮你快速选对工具上手未来Agent开发一LangGraph状态图驱动的核心框架核心特点基于图Graph结构设计支持构建互联AI Agent具备内存、控制流和上下文管理。优势完美适合创建有状态的多Agent LLM系统能动态共享数据、协调复杂任务。适用场景长运行工作流、需要精确控制的Agent系统如研究助理、自动化管道。LangGraph 是LangChain的扩展已成为生产级多Agent首选。我也准备了 [LangChain/LangGraph] 合集教程更新中希望大家可以多多支持。另外关于我也有使用 LangChain/LangGraph FastAPI Streamlit 构建生产级 Agent 系统的系列文章[Agent]并已开源到了希望大家多多点 Star二CrewAI角色协作像人类团队一样工作核心特点角色导向框架Agent像团队成员一样分工——定义角色、规划子任务、优化结果。优势简单易用支持多Agent协作流程内置任务委托和反馈机制。适用场景内容创作、研究分析、规划任务如写报告、营销方案自动化。特别适合内容创作者和团队。三AutoGen通信优先Agent通过对话迭代优化核心特点微软开源框架强调Agent间“对话”、推理和自我改进。优势支持迭代对话机制Agent能互相反馈、修正错误实现复杂协作推理。适用场景交互式AI助手、研究机器人、需要深度对话的系统如代码审查、辩论模拟。开发者友好。四MetaGPT模拟完整AI创业团队核心特点将Agent角色模拟成“AI初创公司”——产品经理PM、开发者、QA等全链路自动化。优势从需求到设计、编码、测试、反馈一站式端到端软件开发。适用场景产品构建、初创团队用AI自动化软件开发如快速原型、代码生成。极具颠覆性。https://github.com/FoundationAgents/MetaGPTAI未来的协作时代已来这些框架正塑造一个新范式AI Agent不再孤立行动而是像人类一样协调、构建、共同进化。2026年多Agent系统将成为主流企业级应用将爆发。如果你是开发者建议从LangGraph或CrewAI入手——上手快、社区活跃。未来掌握这些框架就是掌握Agentic AI的核心竞争力当然提示词工程仍然是我们Agentic AI系统的核心我的[提示工程] 系列合集可以帮你提升提示词工程水平。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】