苍南哪里有网站建设公司2023年的新闻十条

苍南哪里有网站建设公司,2023年的新闻十条,上海网站建设千元漂亮,做网络推广有哪些平台I. 引言 人工智能正以前所未有的速度渗透到社会经济的各个层面#xff0c;其发展范式也正从执行特定任务的“狭义AI”向具备更广泛认知与执行能力的“通用AI”迈进。在这一深刻变革中#xff0c;大语言模型#xff08;LLM#xff09;、智能体#xff08;Agent#xff09;…I. 引言人工智能正以前所未有的速度渗透到社会经济的各个层面其发展范式也正从执行特定任务的“狭义AI”向具备更广泛认知与执行能力的“通用AI”迈进。在这一深刻变革中大语言模型LLM、智能体Agent和工作流Workflow成为驱动智能化从“辅助工具”向“自主系统”演进的三个核心支柱。II. 核心概念解析A. 大语言模型Large Language Model, LLM大语言模型是本轮AI浪潮的基石可以被视为一个强大的“认知引擎”。定义LLM是一种基于海量文本数据训练的深度学习模型其核心架构通常是Transformer网络。通过“预训练精调”的范式模型学习到语言规则、世界知识乃至一定的推理能力能够根据输入的提示Prompt生成连贯、相关的文本内容 。核心特点涌现能力Emergent Abilities当模型规模突破某个阈值后会表现出未被直接训练但却令人惊艳的能力如上下文学习、零样本/少样本学习、思维链推理等。通用性单一模型即可通过不同的提示词应用于翻译、摘要、问答、代码生成等多种任务展现出极强的通用性。知识密集型模型参数中编码了海量的世界知识使其成为一个庞大的“知识库”。技术架构以Transformer为核心利用自注意力机制Self-Attention捕捉文本中的长距离依赖关系。其本质是一个概率预测模型计算给定上下文中下一个词元Token出现的概率。B. 智能体AI Agent如果说LLM是“大脑”那么智能体就是拥有这个大脑并能自主行动的“个体”。定义AI Agent是一个具备自主性的计算实体它能感知环境、设定目标、进行规划、记忆、并调用工具来执行任务以达成目标。LLM通常作为Agent的核心“大脑”或“决策中枢”。核心特点自主性AutonomyAgent能够在没有人为干预的情况下根据目标自主决定并执行一系列动作。目标导向Goal-oriented所有行动都围绕一个或多个预设目标展开。环境交互与工具使用Interaction Tool UseAgent能够通过API等方式与外部环境如数据库、网站、其他软件交互极大地扩展了其能力边界。技术架构典型的Agent架构包含四大模块感知模块Perception收集环境信息。规划模块Planning将复杂目标分解为可执行的子任务序列。LLM在此扮演关键角色例如使用“思维链”Chain of Thought进行规划。记忆模块Memory存储短期交互历史和长期经验知识为决策提供依据。行动模块Action调用工具Tools执行具体操作如代码执行器、搜索引擎API等。ReActReasonAct框架是实现这一模式的经典范例。C. 工作流Workflow工作流是实现复杂业务流程自动化的“蓝图”或“编排系统”。定义工作流是一系列预先定义好的、相互关联的任务或活动的结构化序列旨在高效、可靠地完成某个特定的业务目标。在AI时代工作流可以融合LLM、Agent以及其他传统或AI工具。核心特点结构化与可预测性工作流通常遵循一个明确的路径或规则尽管某些路径可能包含条件分支重点在于流程的稳定、可靠和可重复性。编排与协同核心价值在于对多个组件人、软件、AI模型、Agent等进行有效的组织和调度确保它们协同工作。业务导向工作流直接服务于具体的业务场景如客户关系管理、供应链自动化、财务审批等 。技术架构传统上由业务流程管理BPM或机器人流程自动化RPA系统实现。现代AI工作流则通过平台如LangChain, LlamaIndex将LLM调用、Agent触发、数据处理、人工审批等环节串联成一个完整的执行链。III. 多维度对比分析为了更清晰地展示三者的区别我们从以下几个维度进行对比维度大语言模型 (LLM)智能体 (Agent)工作流 (Workflow)核心定位认知引擎、知识源泉自主行动者、任务执行单元流程编排器、系统协调者决策方式被动响应基于提示生成内容主动决策根据目标和环境进行规划和行动规则驱动遵循预定义的逻辑和路径灵活性高能应对无穷变化的用户输入较高能动态调整计划以适应环境变化较低为保证可靠性流程相对固定自主性无需要人类提供指令高可在无人干预下完成复杂任务低执行预设脚本自主性体现在子任务中应用场景内容生成、问答、翻译、代码辅助个人助理、自动化研究、复杂问题解决、游戏AI企业流程自动化(EPR)、客户支持、数据处理管道技术实现Transformer网络、大规模预训练LLM规划记忆工具调用如ReAct框架BPM/RPA系统、流程编排引擎、有向无环图(DAG)IV. 关系与协同LLM、Agent和Workflow并非相互独立而是构成了一个能力递进、相互协作的生态系统。LLM是基础LLM为Agent提供了思考和推理的核心能力也为Workflow中的特定任务如邮件撰写、信息摘要提供了强大的AI功能。没有LLM现代Agent和AI Workflow将无从谈起。Agent是LLM的应用化和自主化Agent将LLM从一个被动的文本生成器转变为一个能够主动与世界交互并完成任务的行动者。它赋予了LLM“手”和“脚”通过工具。Workflow是Agent和LLM的组织和规模化单个Agent可能可以完成一个复杂任务但要实现一个涉及多角色、多阶段、强合规性的企业级业务流程就需要Workflow来进行编排 7。Workflow可以视作一个管理多个Agent、LLM调用以及人工节点的“超级Agent”或“组织系统”。协同示例一个自动化的客户投诉处理流程Workflow步骤1Workflow触发系统接收到一封投诉邮件。步骤2LLM执行Workflow调用LLM对邮件内容进行摘要、情感分析和意图识别。步骤3LLM分发 Workflow根据LLM分析结果中的“投诉类型”字段执行路由逻辑。例如若类型为“技术问题”则触发“技术支持Agent”进行处理。步骤4Agent行动该Agent接收到任务解决技术问题自主规划并执行调用数据库API查询客户信息访问知识库查找解决方案最终生成一份解决方案并回复给客户。步骤5Workflow闭环Agent完成后将结果反馈给WorkflowWorkflow更新CRM系统中的工单状态流程结束。V. 总结与未来趋势总结而言大语言模型LLM是提供认知能力的“引擎”智能体Agent是运用该引擎自主行动的“个体”而工作流Workflow则是编排这些个体与工具以实现复杂业务目标的“组织”。三者共同构成了从“能力”到“行动”再到“规模化应用”的技术栈。未来我们可以预见以下发展趋势Agent的专业化与协同将会出现更多专注于特定领域如金融分析、软件测试的Agent并且多个Agent之间将能够进行交流与协作形成“Agent社会”。Workflow的智能化与自适应工作流将不再是完全固定的而是能基于实时数据和AI分析动态地调整和优化流程路径变得更加智能和有弹性。三者深度融合HyperautomationLLM、Agent和Workflow的界限将进一步模糊深度集成到企业的核心业务系统中最终实现更高层次的自动化即“超级自动化”将人类从重复性劳动中解放出来专注于更具创造性的工作。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”