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网站建设博采,遵义网站设计公司,建站塔山双喜,北京的it外包公司如何构建一个有效运作的 AI Agent 系统#xff1f;又如何在开发过程中发现那些可能会在投入生产后引发巨大麻烦的潜在问题呢#xff1f; 要回答这些问题#xff0c;你需要将Agent系统分解为三个部分#xff1a;工具、推理和行动。每一层都有其自身的挑战。一个层次的错误可…如何构建一个有效运作的 AI Agent 系统又如何在开发过程中发现那些可能会在投入生产后引发巨大麻烦的潜在问题呢要回答这些问题你需要将Agent系统分解为三个部分工具、推理和行动。每一层都有其自身的挑战。一个层次的错误可能会波及到其他层次以意想不到的方式引发故障。检索功能可能会提取出不相关数据。推理不当可能会导致不完整或循环的工作流程。行动在生产中可能会失误。Agent 系统只在其最薄弱的环节处才显得强大本指南将向你展示如何设计避免这些陷阱的系统。目标是在最关键的时候构建出可靠、可预测且有韧性的代理。一、架构概览Agent 系统在三个逻辑层面上运行工具层、推理层和行动层。每一层都有其特定的作用使代理能够有效地检索、处理和行动信息。理解这些层之间的相互作用对于设计既实用又可扩展的系统至关重要。下面的图表展示了这三个层面及其内部的组成部分工具层系统的基石。这一层与外部数据源和服务进行交互包括API、向量数据库、运营数据、知识库和用户交互等。它负责获取系统所依赖的原始信息。设计良好的工具能够确保代理高效地检索相关、高质量的数据。行动层有时也称为编排层。这一层负责协调大型语言模型LLM与外部世界工具之间的交互。它处理与用户的交互如适用。它接收来自LLM的关于下一步要采取的行动的指令执行该行动然后将结果提供给推理层的LLM。推理层系统智能的核心。这一层利用大型语言模型LLM处理检索到的信息。它确定代理下一步需要做什么借助上下文、逻辑和预定义的目标来做出决策。推理不当会导致错误如重复查询或行动不一致。1.Agentic工作流行动/编排层是推动代理系统行为向前发展的主要引擎。这一层提供了一个主要的处理循环大致如下所示Agent 应用与大型语言模型LLM之间的首次交互定义了系统试图实现的总体目标。这可以是任何事情从生成房地产列表到撰写博客文章再到处理在客户支持应用中等待的用户的开放式请求。除了这些指令还有一个LLM可以调用的函数列表。每个函数都有一个名称、描述以及它接受的参数的JSON模式。这个简单的函数示例来自OpenAI的文档{ model: gpt-4o, messages: [ { role: user, content: Whats the weather like in Boston today? } ], tools: [ { type: function, function: { name: get_current_weather, description: Get the current weather in a given location, parameters: { type: object, properties: { location: { type: string, description: The city and state, e.g. San Francisco, CA }, unit: { type: string, enum: [celsius, fahrenheit] } }, required: [location] } } } ], tool_choice: auto }由推理层中的大型语言模型LLM来决定下一步应该调用哪个函数以便更接近实现指定的目标。当LLM做出响应时它会指出应该调用哪个函数以及应提供给该函数的参数。根据用例以及推理层中所使用的LLM的能力LLM可能能够指定一组应被调用的函数理想情况下是并行调用然后才进入循环的下一个环节。提供一个退出函数是个好主意这样推理层就可以在完成处理时发出信号告知行动层可以成功退出。设计原则表面上这一切看起来都很简单。然而随着任务复杂性的增加函数列表也随之增长。需要处理的方面越多推理层就越容易出错。一旦你开始添加新的API、专业子代理和多个数据源你就会发现要管理的远不止是插入一个提示然后点击“开始”那么简单。在第二部分中我们将深入探讨模块化的概念。我们会讨论为什么将你的代理系统分解为更小、更专注的子代理能帮助你避免单体设计的陷阱。每个子代理都可以处理其自身专门的领域——退货、订单、产品信息等这种分离使得父代理能够自由地分配任务而无需在一个庞大的提示中同时处理所有可能的函数。在第三部分中我们将深入探讨代理之间的交互。即使有了很好的模块化构建统一的接口以允许子代理以一致的方式进行交互仍然是一个真正的挑战。我们将探讨如何定义清晰、标准化的交接流程让每个代理都能完成自己的工作而不会形成一个令人困惑的调用和回调网络。你会看到为什么拥有一个一致的接口很重要以及这如何帮助你在出现问题时进行故障排除或升级问题。在第四部分中我们将研究数据检索和检索增强生成RAG。如果没有最新、相关数据你的语言模型所能做的也是有限的因此我们将讨论如何连接到数据库、API和向量存储以提供你的代理所需的上下文。我们将涵盖从现有系统中提取结构化数据到索引PDF等非结构化内容的一切内容以确保你的系统在扩展时仍然快速且准确。最后在第五部分我们将探讨横向关注点。这包括设计任何健壮的代理系统时至关重要但又容易被忽视的方面——可观测性、性能监控、错误处理、安全性、治理和伦理。这些要素决定了你的代理是否能够处理现实世界的流量、保护用户数据并在架构不可避免地演变过程中保持韧性。这就是路线图。等我们完成时你将拥有构建一个可靠、可扩展的代理系统所需的工具和模式——一个不仅在理论上听起来不错而且能够在生产环境的实际压力下真正经受住考验的系统。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】