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asp网站编辑教程,住房与城乡建设部违法举报网站,百度seo分析工具,政务网站集约化建设推进情况如果你构建过 Agent#xff08;智能代理#xff09;#xff0c;你就会知道在我的机器上能运行和在生产环境中能运行之间的差距可能非常巨大。传统软件假设你大致知道输入是什么#xff0c;并且可以定义输出。而 Agent 两者都不给你#xff1a;用户…如果你构建过 Agent智能代理你就会知道在我的机器上能运行和在生产环境中能运行之间的差距可能非常巨大。传统软件假设你大致知道输入是什么并且可以定义输出。而 Agent 两者都不给你用户可以说任何话可能行为的空间是完全开放的。这就是它们强大的原因——也是它们可能以你意想不到的方式出现偏差的原因。在过去的 3 年里我们目睹了数千个团队与这一现实作斗争。那些成功地将可靠的产品发布到生产环境的团队——如 Clay、Vanta、LinkedIn 和 Cloudflare 等公司——并没有遵循传统的软件开发手册。他们正在开创一些新的东西Agent 工程。什么是 Agent 工程Agent 工程是将非确定性 LLM 系统迭代优化为可靠生产体验的过程。这是一个循环过程构建、测试、发布、观察、优化、重复。这里的关键是发布不是最终目标。它只是你不断前进以获得新见解并改进 Agent 的方式。要做出有意义的改进你需要了解生产环境中正在发生什么。你越快地完成这个循环你的 Agent 就会变得越可靠。我们将 Agent 工程视为一门新兴学科结合了 3 种技能集的协同工作产品思维工程数据科学Agent 工程的应用场景Agent 工程不是一个新的职位名称。相反它是现有团队在构建能够推理、适应和表现出不可预测行为的系统时承担的一组职责。如今发布可靠 Agent 的组织正在扩展工程、产品和数据团队的技能以满足非确定性系统的需求。以下是这种实践通常出现的场景软件工程师和机器学习工程师平台工程师产品经理数据科学家这些团队拥抱快速迭代你经常会看到软件工程师追踪错误并将其交给产品经理让他们根据这些见解调整提示词或者产品经理识别出需要工程师提供新工具的范围问题。每个人都认识到强化 Agent 的真正工作是通过这个观察生产行为并根据所学系统地优化的循环来实现的。为什么是 Agent 工程为什么是现在两个根本性的转变使 Agent 工程变得必要。首先LLM 足够强大可以处理复杂的多步骤工作流。我们一直看到 Agent 承担整个工作而不仅仅是任务。Clay 使用 Agent 处理从潜在客户研究到个性化推广和 CRM 更新的一切工作。LinkedIn 使用 Agent 扫描大量人才库进行招聘对候选人进行排名并立即找到最强的匹配。我们开始跨越门槛Agent 正在生产环境中提供有意义的商业价值。其次这种力量伴随着真正的不可预测性。简单的 LLM 应用虽然是非确定性的但往往具有更受限的行为。Agent 则不同。它们跨多个步骤进行推理调用工具并根据上下文进行适应。使 Agent 有用的那些特性也使它们的行为与传统软件不同。这通常意味着每个输入都是边缘情况你不能用旧方法调试运行不是二元的当你把这一切放在一起——Agent 运行真实的、高影响力的工作流但其行为方式是传统软件无法解决的——就有了新学科的机会和需求。Agent 工程让你能够利用 LLM 的力量同时构建你在生产环境中真正可以信任的系统。Agent 工程在实践中是什么样的Agent 工程遵循与传统软件开发不同的原则。要实现可靠的 Agent 系统发布是你学习的方式而不是学习之后才做的事情。我们看到成功的工程团队遵循的 Agent 开发节奏大致如下构建 Agent 的基础基于你能想象的场景进行测试发布以观察真实世界的行为观察优化重复工程的新标准如今发布可靠 Agent 的团队有一个共同点他们不再试图在发布前完善 Agent而是开始将生产环境视为他们的主要老师。换句话说追踪每个决策大规模评估并在几天而不是几个季度内发布改进。Agent 工程正在兴起因为机会需要它。Agent 现在可以处理以前需要人类判断的工作流但前提是你能让它们足够可靠以值得信任。没有捷径只有系统性的迭代工作。问题不是 Agent 工程是否会成为标准实践。而是你的团队能多快采用它来释放 Agent 的能力。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划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。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。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技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】