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最牛的大型网站建设公司,网站手机端排名软件,珠海市住房和城乡建设部网站,vps网站目录显示灰色的一、概念层次说明 在讨论 Agent 技术时#xff0c;常常会涉及多个层次的概念#xff0c;它们之间存在清晰的层级关系。理解这些层次有助于准确评估技术方案和进行技术选型。 各层次定义 架构层定义了一个完整 Agent 系统应具备的核心能力模块#xff1a;规划负责任务分解常常会涉及多个层次的概念它们之间存在清晰的层级关系。理解这些层次有助于准确评估技术方案和进行技术选型。各层次定义架构层定义了一个完整 Agent 系统应具备的核心能力模块规划负责任务分解执行负责调用工具完成子任务记忆负责保存上下文和历史信息反思负责自我评估和纠错。这些是描述 Agent 需要什么能力的维度。策略层是具体的方法论规定了模型在推理和执行过程中如何组织思考流程。例如 ReAct 规定了思考与行动的交替模式CoT 规定了分步推理的方式。策略之间可以组合使用。实现层是将上述策略落地的代码框架或工具库。框架的选择取决于项目需求、团队技术栈、可维护性等因素与策略本身是正交的——同一种策略可以用不同框架实现也可以完全自研。二、主流推理策略详解CoTChain of Thought基础策略CoT 是最基础的推理增强策略核心思想是让模型在输出最终答案前显式地展示中间推理过程。研究表明分步推理能显著提升模型在复杂问题上的准确率。ReActReasoning Acting交互策略ReAct 在 CoT 的基础上引入了行动能力模型不再只是纯推理而是能够调用外部工具获取实时信息然后根据观察结果继续推理。这解决了 LLM 知识静态、无法获取实时信息的问题。Plan-and-Execute规划策略与 ReAct 的边想边做不同Plan-and-Execute 采用先规划后执行的模式。首先让模型生成完整的任务计划然后逐步执行各个子任务。这种方式更适合需要全局视角的复杂任务。Reflexion / Self-Refine反思策略在执行完成后增加自我反思环节让模型评估结果质量、总结经验教训并根据反思结果进行修正或重试。这种机制能有效提升任务成功率和输出质量。LATSLanguage Agent Tree Search搜索策略将蒙特卡洛树搜索MCTS的思想引入 Agent 决策过程。模型会探索多条可能的行动路径评估每条路径的价值最终选择最优方案。适合高风险、需要探索多种可能性的复杂决策场景。三、策略对比与选型策略复杂度工具调用规划能力自我纠错Token 成本CoT低❌弱❌低ReAct中✅中有限中Plan-and-Execute中✅强需额外实现中Reflexion中高可选中✅中高LATS高✅强✅高四、关于技术选型的说明自研框架 vs 开源框架选择自研框架还是使用 LangChain 等开源框架需要根据项目实际情况综合评估Agent 的核心循环逻辑LLM 调用 工具执行 结果处理本身并不复杂。当项目需求明确、需要精细控制执行流程时自研往往是更务实的选择。LangChain 的抽象层次较多在需要定制化调整时反而会增加开发成本。五、落地建议六、智能体典型策略提示词CoTChain of Thought最简单就是引导模型分步推理请一步步思考然后给出最终答案。 问题小明有 5 个苹果给了小红 2 个又买了 3 个最后有几个 思考过程 1. 小明原来有 5 个苹果 2. 给了小红 2 个剩下 5 - 2 3 个 3. 又买了 3 个现在有 3 3 6 个 答案6 个ReAct推理和行动交替带工具调用你是一个助手可以使用以下工具 - search(query): 搜索信息 - calculator(expression): 计算数学表达式 请按照以下格式回答问题 Thought: 我需要思考下一步该做什么 Action: 工具名称(参数) Observation: 工具返回的结果 ... (重复直到得出答案) Thought: 我现在知道答案了 Answer: 最终答案 问题周杰伦出生那年中国人口是多少 Thought: 我需要先查周杰伦的出生年份 Action: search(周杰伦 出生年份) Observation: 周杰伦出生于 1979 年 Thought: 现在我需要查 1979 年中国人口 Action: search(1979年 中国人口) Observation: 1979 年中国人口约 9.75 亿 Thought: 我现在知道答案了 Answer: 约 9.75 亿Plan-and-Execute先规划完整步骤再逐个执行你是一个任务规划助手。请先制定完整计划再逐步执行。 任务帮我写一篇关于气候变化的博客文章 规划阶段 请列出完成该任务的步骤 步骤 1确定文章大纲和核心观点 步骤 2收集气候变化的关键数据 步骤 3撰写引言部分 步骤 4撰写正文各段落 步骤 5撰写结论 步骤 6通读检查润色修改 执行阶段 现在开始执行步骤 1...Reflexion / Self-Refine执行后自我反思并改进你是一个会自我反思的助手。 任务写一个 Python 函数判断一个数是否是质数。 初次尝试 def is_prime(n): for i in range(2, n): if n % i 0: return False return True 反思 这个方案有什么问题 1. 没有处理 n 1 的情况 2. 效率不高只需要检查到 sqrt(n) 即可 改进版本 def is_prime(n): if n 1: return False for i in range(2, int(n**0.5) 1): if n % i 0: return False return TrueLATS简化版探索多条路径评估后选最优你需要解决一个问题请生成多个可能的方案并评估。 问题如何提高团队的代码质量 生成候选方案 方案 A引入强制代码审查流程 方案 B增加单元测试覆盖率要求 方案 C定期进行代码重构 评估各方案 方案 A可行性 8/10效果 7/10成本 5/10 方案 B可行性 7/10效果 8/10成本 6/10 方案 C可行性 6/10效果 6/10成本 7/10 选择最优 综合评估后选择方案 A B 组合实施这些都是示意性的 prompt 结构实际使用时会根据具体场景调整。核心是让你看到每种策略的思维模式是怎么通过 prompt 体现出来的。七、如何系统的学习大模型 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。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段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】