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怎样手机做网站教程,如何修改wordpress模板首页宽度,营销策略ppt模板,营销型网站深度网尽管已在AI开发领域投入了数十亿美元#xff0c;但编码Agents仍受制于原始的工具。AI技术堆栈不断涌现#xff0c;却没有一个是专门为编码Agents脱颖而出量身打造的。 如今#xff0c;这些Agents面临着两大关键挑战。其一#xff0c;Agents的编码方式就如同人类使用记事本…尽管已在AI开发领域投入了数十亿美元但编码Agents仍受制于原始的工具。AI技术堆栈不断涌现却没有一个是专门为编码Agents脱颖而出量身打造的。如今这些Agents面临着两大关键挑战。其一Agents的编码方式就如同人类使用记事本一样——没有集成开发环境IDE的辅助。这导致了效率低下的问题迭代次数增多、token消耗增大以及结果缺乏一致性。其二大多数Agents缺乏操控基础设施daytona称之为“人工智能工作空间”以动态测试和验证代码的能力。相反它们大多仅限于执行基本的文件操作如读取和写入代码却无法在实际环境中执行、测试或验证其输出结果。这种缺乏运行时上下文的情况严重影响了它们的效能。GitHub Copilot、Cursor或Cody等AI编码助手会在你工作时建议代码改进。这些工具功能足够强大但它们面临很大的限制通常只能在单个文件中运行并且无法访问您的完整开发环境。这限制了其完全理解和模拟项目行为的能力。即使Cursor等工具引入了“影子工作区shadow workspaces”等功能AI仍然无法完全访问动态、全面的环境以在不中断你工作的情况下安全地进行测试和迭代。为了改变这种情况我们需要一种新的解决方案与Agents无关的中间件基础设施。这种中间件充当一个强大的基于云的系统可以动态地为AI Agents创建隔离的工作空间——或者说沙箱。可以将其视为漫威电影宇宙中的多元宇宙每个新的变化都会衍生出自己的时间线在这种情况下就是一个沙箱。这种设置允许人工智能在不同的沙箱中独立运行实验、探索解决方案并进行迭代而不会影响您的主要项目。当一条路径被证明有价值时人工智能可以将那些经过测试的解决方案无缝地集成回你的代码中。这种中间件可动态创建隔离工作区或沙箱供AI Agent运行让AI能在不影响主项目的情况下进行实验、探索和迭代找到有价值方案后无缝集成回代码。它能解决AI编码代理面临的有限上下文和实验干扰问题使编码代理从以文件为中心的助手转变为能独立分析解决问题的合作伙伴并且相比传统云平台其通过自动化高效资源管理降低成本和工作负载。实现该中间件需具备动态环境管理、全面系统交互、工作区知识图谱和独立AI身份等功能。让Agents突破文件操作限制利用动态工作空间进行测试和完善的重要性。若不具备这些能力AI Agents将受到掣肘无法验证自身的工作成果也难以确保取得成功的结果。为应对这些挑战daytona绘制出了人工智能赋能栈AI Enablement Stack。这一全面的分类体系对AI Agents有效运行所必需的工具和平台进行了分类同时突出了当前生态系统中必须填补的关键空白只有这样才能让编码Agents充分发挥其潜力。AI Enablement Stack的分类体系明确了AI Agents运行所需关键工具与平台值得对智能体感兴趣的朋友尤其是产品经理和开发人员全面理解和掌握。【PS赠书福利见文末】为什么需要人工智能赋能栈大多数现有的人工智能技术堆栈以列表形式呈现——将众多公司归类在通用的标题之下通常是为了勾勒竞争格局而非针对特定用例来映射解决方案。这些栈虽提供了一定的清晰度但却未能满足为现实世界应用构建人工智能系统的实际需求。daytona预见在未来无论是公司还是个人都将创建自己的专属AI Agents以满足多样化的用例需求。这些Agents可用于解决内部挑战也可能融入更大的系统之中从而提升客户体验让产品或服务变得更加高效、易用。这种理念很简单因为世界正朝着高度Agents的未来迈进。随着这一转变的推进绘制出创建功能强大、可投入生产的Agents所需的所有构建模块至关重要。这不仅有利于当前已列出的供应商也有益于这些工具的未来使用者。在每天都有新公司和新技术涌现的领域这能为他们提供清晰的指引帮助他们了解有哪些可用资源来实现自身的Agents目标。daytona创始人兼CEO伊万·布拉津Ivan Burazin和尼古拉·巴利奇共同创建的AI Enablement Stack正是为了提供这样的指引。这是一个五层架构从基础基础设施开始逐步构建直至面向消费者、能创造实际价值的AI Agents。每一层都具备关键能力这些能力相互结合能够释放AI Agents的全部运营潜力。AI赋能栈AI Enablement Stack的分类体系明确了AI Agents运行所需工具与平台指出了生态关键空白以助编码Agents发挥潜力值得对智能体感兴趣的朋友尤其是开发人员全面理解和掌握。AI Enablement Stack以代码形式维护在其公共GitHub仓库中。如果你发现缺少某个供应商或需要更新任何信息可以直接通过拉取请求进行贡献。一旦获得批准栈的可视化界面和README.md文件列表会自动生成更新以确保其始终是最新的。GitHub仓库https://github.com/daytonaio/ai-enablement-stack理解五层架构AI Enablement Stack由五个相互关联的层次组成为AI Agents的开发提供了完整的基础。从基础设施开始依次经过智能、工程和治理等层次每一层都提供关键能力通过面向消费者的Agents创造价值。让我们来探讨每一层的作用。第一层-基础设施奠定基础Infrastructure: Starting from the FoundationAI Enablement Stack的基础是基础设施层它是支持所有人工智能开发和部署的支柱。该层由三个基本组件构成云服务提供商、模型访问和人工智能工作空间这些组件确保人工智能系统能够高效地构建、测试和部署。云服务提供商为训练和运行人工智能模型提供可扩展的资源。例如谷歌云拥有专门的硬件如张量处理单元和人工智能管道工具而像CoreWeave这样的公司则利用英伟达图形处理器。在此基础之上是模型访问层它确保与人工智能模型的交互和部署。Cohere提供了一个用于访问先进语言模型的应用程序编程接口API使开发者能够直接将这些功能集成到他们的应用程序中。Hugging Face拥有丰富的预训练模型和工具库使开发者能够部署和微调人工智能系统。最后在这一层的顶部是人工智能工作空间开发者和AI Agents在此互动以创建和优化人工智能系统。例如Daytona提供人工智能工作空间管理支持个人或大规模企业的Agent工作流程。第二层智能认知核心Intelligence: The Cognitive CoreAI Enablement Stack的中心是智能层这是驱动人工智能系统的认知核心。该层包括三个基本组成部分框架、知识引擎和专业模型它们共同推动处理、决策和信息检索。专业模型为人工智能系统带来了特定领域的专业知识。例如Codestral专注于生成结构化、高质量且针对特定行业的代码帮助企业快速原型制作和部署软件解决方案。Poolside Malibu擅长将上下文数据整合到人工智能工作流程中。知识引擎侧重于信息检索、组织和上下文理解。Pinecone专门研究向量数据库技术使人工智能系统能够在大型数据集中进行高效且可扩展的搜索。Supabase凭借其开源关系数据库功能通过提供结构化数据存储和快速查询来补充这一点确保AI Agents能够随时获取正确的数据。这些工具共同实现了无缝的数据处理和检索使人工智能系统能够提供精确、具有上下文感知的输出。框架为构建人工智能应用程序提供了基础工具。LangChain已成为关键参与者使开发者能够将多个人工智能模型和数据源整合到连贯的工作流程中。同样PydanticAI简化了结构化、模式感知的人工智能交互的创建使在智能系统中管理复杂的输入和输出变得更加容易。第三层工程——开发者工具包Engineering - The Developer’s Toolkit工程层作为开发者构建人工智能应用程序的工具包弥合了原始人工智能能力和生产就绪解决方案之间的差距。该层包括训练模型、开发应用程序以及通过测试确保质量的基本工具和资源使开发者能够创建健壮可靠的人工智能系统。测试和质量保证确保人工智能系统可靠运行并符合生产标准。LangSmith是LangChain生态系统的一部分为人工智能链提供了一个强大的调试和评估框架帮助开发者测试和优化复杂工作流程的性能。结合WeightsBiases的跟踪功能开发者获得了强大的系统来诊断问题并在迭代过程中提高模型性能。工具使开发过程中的人工智能系统编排和优化无缝衔接。Greptile简化了为人工智能工作流程提取、转换和管理数据的过程确保模型使用高质量且与上下文相关的数据。PromptLayer为提示管理和调试提供了强大的解决方案帮助开发者跟踪更改、尝试配置并优化提示与人工智能模型之间的交互。这些工具确保开发工作流程顺畅、高效且记录详尽。训练和微调工具是该层的核心使开发者能够训练和优化人工智能模型。这些工具确保人工智能模型高效、准确并针对预期任务进行了优化。Bloop和LLM Stack在微调和操作人工智能工作流程中发挥着关键作用。Bloop简化了代码搜索和理解为开发者在人工智能开发过程中导航和管理大型代码库提供了强大的工具。LLM Stack工具增强了大型语言模型的定制和部署简化了将这些系统适应特定用例的过程同时优化了它们在生产中的性能。第四层可观测性与治理——控制层Observability and Governance - The Control Layer可观测性与治理层是人工智能赋能栈的控制层确保人工智能系统得到有效的监控、评估、保护和管理。该层包括四个基本组成部分开发管道、评估与监控、风险与合规以及安全与访问控制这些部分确保人工智能系统可靠、透明地运行并符合组织标准。安全和访问控制确保人工智能系统免受未经授权的访问和恶意行为的侵害。LiteLLM提供了轻量级的解决方案来管理API安全确保敏感的人工智能工作流程得到保护并且访问得到有效控制。风险与合规。人工智能系统必须符合道德和监管标准这一部分确保与之保持一致。Guardrails AI将护栏直接集成到人工智能工作流程中以防止意外行为并确保负责任地使用人工智能。Lakera提供了评估人工智能模型的伦理影响和风险的治理工具帮助团队管理责任并遵守合规框架。这些工具减轻了风险并促进了人工智能开发和部署中的问责制。评估与监控。这一部分跟踪人工智能系统的性能、完整性和健康状况以防止漂移、异常和性能下降。Pydantic Logfire提供了针对人工智能模型定制的结构化日志记录和性能监控。WhyLabs提供了全面的工具来监控数据质量帮助实时识别变化或不一致性。此外TraceLoop有助于调试和评估人工智能管道提供对系统行为的洞察并提高可靠性。这些工具使团队能够维持系统性能并确保可靠的输出。开发管道确保人工智能系统高效地构建和部署具有简化模型生命周期管理的工具。Portkey使开发人员能够在人工智能应用开发的不同阶段自动化和优化工作流程。Baseten支持机器学习模型的快速部署和管理而LangServe则专注于可靠且可扩展地提供语言模型。这些工具共同确保人工智能开发保持顺畅并适应不断变化的需求。第五层Agent消费者层——界面层Agent Consumer Layer-The Interface LayerAgent消费者层代表了人工智能赋能栈的顶点人工智能的力量在这里转化为有形的、面向用户的应用程序。在这一层由底层基础设施、智能和工程层赋能的AI Agents与用户和系统互动提供现实世界的价值。这一层拥有各种各样的Agents从能够独立运行的完全自主系统到增强人类生产力的辅助工具再到针对细分任务定制的专用Agents。当Agents利用下面各层构建的能力时——从基础设施和智能到工程控制和治理——这一层的真正力量得以显现。构建未来的Agentic AI生态系统尽管今天的Agents示例令人印象深刻但它们仅仅代表了可能性的开端。学术以及商业所设想的未来将出现无限数量的Agents来解决大量用例。这些Agents不仅将解决高度专业化的问题还将赋予个人和组织创建符合其独特需求的定制解决方案的能力。Agent消费者层不仅仅是界面——它是整个AI赋能栈潜力的实现。下面的每一层都为使这些Agents具有功能性、可靠性和影响力做出了贡献。随着AI Agents成为软件开发不可或缺的一部分它们的生态系统将在复杂性和实际影响方面不断扩大。如果你对AI Enablement Stack感兴趣可以通过供应商、更新信息以及社交网络分享的形式助力daytona完善这个AI Agents生态系统助力塑造AI开发的未来。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】