企业官网建设流程全解析

网站优化合同模板,服务器卸载wordpress,妇幼保健院人流价格表,wordpress标题栏添加星期几我们为Agent画了一张“蓝图”#xff0c;知道了它由“大脑(LLM)”、“双手(Tools)”、“计划(Planning)”和“记忆(Memory)”四大核心组件构成。 但问题来了#xff1a;这四个独立的组件#xff0c;是如何协同工作的#xff1f;Agent到底是如何“思考”的#xff1f; 今天…我们为Agent画了一张“蓝图”知道了它由“大脑(LLM)”、“双手(Tools)”、“计划(Planning)”和“记忆(Memory)”四大核心组件构成。但问题来了这四个独立的组件是如何协同工作的Agent到底是如何“思考”的今天我们就来深入解析Agent最经典、最重要的一种思考模式——ReAct框架。一、为什么“大脑”不能包办一切在我们深入ReAct之前必须先回答一个问题为什么我们需要一个“框架”让Agent的“大脑”LLM直接解决问题不好吗原因很简单正如我们在上一期对比中提到的LLM无论是GPT-4o、Claude 3还是国内的Kimi、GLM-4本身只是一个“缸中之脑”它有两个致命缺陷知识的“保质期”它的知识是“冰冻”在训练截止日期的。它不知道今天的天气、刚才的股票价格也无法访问你本地的文件。能力的“局限性”它不擅长精确的数学计算无法执行代码更不能去操作你的电脑。ReAct框架的诞生就是为了解决这个问题。它的核心使命就是建立一套工作流让“大脑”LLM能够主动地、智能地去使用“双手”Tools来弥补自己的缺陷。二、ReAct 推理 (Reason) 行动 (Act)ReAct这个词是**“Reasoning and Acting”**的缩写即“推理与行动”。这个框架由Google Brain团队在2022年提出它的思想极其巧妙并且非常符合人类解决问题的直觉三思而后行。Reason (推理)Agent在做每一步之前都必须先“想一想”。它会自言自语生成内部独白分析当前的目标、已有的信息、缺失的信息以及下一步该做什么。Act (行动)基于“推理”的结果Agent决定采取一个具体的“行动”。这个行动几乎总是去调用一个它拥有的工具。三、Agent的“三步舞”ReAct的核心循环ReAct框架的核心是一个不断循环的“三步舞”这完美对应了我们上一期提到的OODA循环观察-调整-决策-行动。这个循环就是Thought (思考) - Action (行动) - Observation (观察)Thought (思考)这是LLM大脑的内部独白。它会分析“我当前的目的是什么”“我手头有哪些信息”“我还需要什么信息”“我该用哪个工具去获取”Action (行动)LLM基于思考决定具体调用哪个工具以及给这个工具传递什么参数。例如Action: search(query北京今天的天气)。Observation (观察)这是工具执行后返回的结果。例如Observation: 北京今日晴气温25-30摄氏度微风。这个Observation的结果会立刻作为新的信息喂给Agent进入下一轮的Thought形成一个完整的闭环。四、实战推演Agent如何“思考”一个中国式问题光说理论太抽象我们来用一个本土化的复杂案例完整地推演一遍ReAct的思考链。 你的指令“帮我查一下‘腾讯’的创始人是谁他多大了” Agent的“心路历程”ReAct循环开始【循环 1】**Thought (思考)*用户的目标是两个1. 腾讯创始人的名字。2. 他的年龄。这两个信息我LLM的知识库里可能有但也可能过时了尤其是年龄是动态变化的。最保险的办法是使用工具。我需要一步步来先获取创始人的名字。我应该使用search工具。Action (行动):search(query腾讯 创始人)Observation (观察):[工具返回 腾讯的主要创始人是马化腾。]【循环 2】**Thought (思考)*好的我已经拿到了第一个信息马化腾。现在我需要完成第二个目标他的年龄。我需要知道他的出生日期或者年龄。我应该继续使用search工具。Action (行动):search(query马化腾 出生日期)Observation (观察):[工具返回 马化腾1971年10月29日出生于...]【循环 3】**Thought (思考)*我拿到了出生日期1971年10月29日。用户问的是“多大了”我需要计算一下。虽然我的大脑可以试着算但为了绝对精确我应该使用calculate计算器工具。 在我们的实战中这里甚至可以调用一个更高级的calculate_age工具或者先获取当前日期再计算但这里为了简化我们假设它调用了一个数学工具我应该使用calculate工具。Action (行动):calculate(expression当前年份 - 1971)(假设Agent能获取到当前年份是2025年)calculate(expression2025 - 1971)Observation (观察):[工具返回 54]【循环 4】**Thought (思考)*我已经获取了所有需要的信息名字是“马化腾”年龄是“54”。我已经可以完整地回答用户的问题了。我应该结束任务并给出最终答案。Action (行动):finish(answer腾讯的创始人是马化腾他出生于1971年10月29日今年2025年54岁。)(循环结束)五、总结ReAct的魔力与“伏笔”通过上面的推演你是不是彻底明白了ReAct的工作方式ReAct的魔力在于它强迫AI“把话说清楚把事做扎实”透明可控所有的Thought日志让我们能清晰地看到AI的每一步思考便于我们调试和优化。纠错能力如果第一步Action失败了比如搜索工具返回404Agent可以在下一轮Thought中意识到问题并尝试换一个关键词重新搜索。工具的胜利它完美地解决了LLM的短板。LLM不擅长计算没关系有calculate工具。LLM不知道最新资讯没关系有search工具。六、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。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】