国内的足彩网站怎么做的网站内容管理系统建设

国内的足彩网站怎么做的,网站内容管理系统建设,做网站 分工,网站推广途径及要点Agent 转换为工具#xff1a;实现 Agent 嵌套调用 一句话简介 MAF 提供两种方式将 Agent 转换为可复用工具#xff1a;AsAIFunction() 用于应用内嵌套#xff0c;MCP 工具用于跨平台互操作。 #x1f3af; 核心价值 ✅ 复用性#xff1a;将 Agent 封装为工具#xff0c…Agent 转换为工具实现 Agent 嵌套调用一句话简介MAF 提供两种方式将 Agent 转换为可复用工具AsAIFunction()用于应用内嵌套MCP 工具用于跨平台互操作。 核心价值✅复用性将 Agent 封装为工具在不同场景下复用✅两种模式AsAIFunction进程内和 MCP Tool跨平台✅组合能力通过 Agent 嵌套构建复杂业务逻辑 两种复用模式对比特性AsAIFunctionAsMcpTool适用场景应用内嵌套调用跨应用、跨平台调用性能⚡ 高进程内调用 中进程间通信互操作性 .NET 限定 支持任何 MCP 客户端调试工具无专用工具MCP Inspector复杂度⭐ 简单⭐⭐ 中等 方式一AsAIFunction场景应用内 Agent 嵌套实现步骤// 1️⃣ 创建子 Agent天气助手var weatherAgent chatClient.CreateAIAgent( instructions: 你是天气查询助手, name: WeatherAgent, tools: [AIFunctionFactory.Create(GetWeather)]);// 2️⃣ 转换为 AIFunctionvar weatherFunction weatherAgent.AsAIFunction();// 3️⃣ 注册到主 Agentvar travelAgent chatClient.CreateAIAgent( instructions: 你是旅行助手可以调用天气助手查询天气, name: TravelAgent, tools: [weatherFunction] // 注册子 Agent 作为工具);核心要点AsAIFunction()将整个 Agent 封装为函数 子 Agent 保留完整能力包括工具调用 适用于层次化 Agent 架构 方式二MCP Tool场景跨平台 Agent 调用实现步骤// 1️⃣ 将 Agent 转换为 MCP 工具var weatherAgentFunction weatherAgent.AsAIFunction();var weatherMcpTool McpServerTool.Create(weatherAgentFunction);// 2️⃣ 创建 MCP Server 并注册工具var (mcpClient, mcpServer) await McpHelper.CreateInMemoryClientAndServerAsync( tools: [weatherMcpTool]);// 3️⃣ 通过 MCP 调用var result await mcpClient.CallToolAsync( toolName: WeatherAgent, arguments: new Dictionarystring, object { { query, 北京天气 } });核心要点 任何 MCP 客户端都可以调用Claude、VS Code 等 使用CastAIFunction()将 MCP 工具转换回 AIFunction 支持跨语言、跨平台互操作 企业级实战多 Agent 协作智能客服系统// 创建多个专项 Agentvar weatherAgent CreateWeatherAgent();var orderAgent CreateOrderAgent();// 通过 MCP 获取外部服务var couponMcpFunctions await couponMcpClient.ListToolsAsync();// 组合到主 Agentvar mainAgent chatClient.CreateAIAgent( instructions: 你是智能客服助手, tools: [ weatherAgent.AsAIFunction(), // 内部 Agent orderAgent.AsAIFunction(), // 内部 Agent ..couponMcpFunctions.CastAIFunction() // 外部 MCP 工具 ]);混合架构主 Agent├─ 内部 Agent (AsAIFunction)│ ├─ 订单处理 Agent│ └─ 库存查询 Agent└─ 外部服务 (MCP) ├─ 天气服务 └─ 物流追踪 总结✅AsAIFunction应用内嵌套性能高适合层次化架构✅MCP Tool跨平台互操作支持 Claude/VS Code 等客户端✅混合使用内部 Agent 用 AsAIFunction外部服务用 MCP✅企业应用构建可复用、可组合的 Agent 生态如何学习大模型 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】