网站整改建设安全设备方案烟台软件优化网站建设

网站整改建设安全设备方案,烟台软件优化网站建设,网络推广合作平台,施工企业年终总结及明年工作计划一、学习目标 学习目标#xff1a;理解智能体系统的必要性与分层架构#xff1b;区分内容块#xff08;ContentBlocks#xff09;与上下文#xff08;Context#xff09;#xff1b;说明何时采用 Agent 编排而非单次模型调用。 关键术语 Agent#xff1a;智能体理解智能体系统的必要性与分层架构区分内容块ContentBlocks与上下文Context说明何时采用 Agent 编排而非单次模型调用。关键术语Agent智能体组合模型、工具与策略形成可执行的系统。Tool工具以tool声明的原子能力函数支持类型校验与独立测试。Middleware中间件包裹模型/工具调用实现路由、裁剪、审计、错误防护等。Content Blocks内容块标准化消息内容块统一文本、工具调用与多模态引用的表示。Context执行上下文通过invoke/stream的context参数注入如租户、用户画像、灰度桶不进入提示词文本本身若将上下文写入消息内容则会计入 token 与成本。Static/Dynamic Model静态/动态模型静态模型在生命周期内固定动态模型在运行时依据策略与状态进行路由与降级。二、什么是智能体系统从“单次模型调用”发展为“具备工具、策略、状态与可观测的系统”。核心构件模型Model、工具Tool、中间件Middleware、上下文Context、结构化输出Structured Output、可观测Observability。价值可控与可扩展错误防护、能力路由、合规审计、稳定与韧性重试、超时、断路器、降级与回退、可观测日志、指标、Trace与可运维报警、SLA 管理。三、为什么不仅仅是模型调用场景复杂度现实任务常需要读取外部数据、执行操作、返回结构化结果而非纯文本。不确定性治理模型速率限制、短时失败与响应波动需要重试、降级与断路器等工程策略。组织需求审计、合规、权限与安全隔离需要统一的系统化工程模式。四、分层架构智能体系统分层架构LangChain 1.0Python。数据流用户输入在接口层被标准化为消息与执行上下文 → Agent 编排层按策略选择模型与工具并进入主推理循环 → 中间件在模型/工具调用前后拦截执行路由、裁剪、审计与降级 → 主循环生成并解析结构化输出返回结果与引用信息。拦截与可观测wrap_model_call负责动态路由与稳定性重试、超时、断路器、降级与回退wrap_tool_call负责参数校验、错误防护与审计留痕所有关键事件打点到日志、指标与 Trace支持问题回放与合规审计。接口层对外提供 API/UI任务输入输出与会话管理。输入/输出与职责接收用户输入与会话状态输出标准化任务与结果展示。Agent 编排层将模型、工具与策略组合为可执行的工作流。输入/输出与职责输入任务与上下文输出可执行工作流与结构化结果。策略/中间件在模型与工具调用前后注入规则提示裁剪、脱敏、审计、动态模型路由等。输入/输出与职责输入待执行调用与治理规则输出经治理的调用与审计记录。模型层统一的invoke/stream/batch调用返回标准化消息内容块content blocks。输入/输出与职责输入标准化消息与上下文输出 content blocks。工具层以tool暴露原子能力参数校验与错误防护可在中间件实现。输入/输出与职责输入参数输出执行结果或错误信息。上下文与状态通过context注入租户、用户画像与灰度信息不计入 token会话状态用于策略决策。输入/输出与职责输入租户/画像/灰度输出策略决策参考不计入 token。结构化输出在主推理循环产生与解析结构化结果避免预绑定工具限制。输入/输出与职责输入原始文本与工具结果输出 JSON/Schema 结构。RAG/记忆与缓存知识检索与重排、对话记忆与缓存命中提升效率与质量。输入/输出与职责输入查询与历史输出候选知识与缓存命中结果。可观测与稳定性日志、指标与 Trace重试、超时、断路器与降级策略保障 SLA。输入/输出与职责输入关键事件输出日志、指标、Trace 与稳定性动作。五、适用场景与边界场景适配与边界对比项适用示例非适用示例迁移建议任务流程化多步骤执行、需外部工具与数据协作单轮纯文本生成使用最小模型调用减少编排开销结构化结果表格/JSON 响应与引用信息仅需自由文本在后处理阶段进行简单模板化即可高可靠性需可观测、降级与回退的业务逻辑强事务一致性核心交易写入采用传统事务系统封装与智能体系统异步集成策略治理敏感操作需审计与人工审核HITL无敏感操作或低风险场景简化为模型服务 轻量鉴权层六、最小能力集交付最小可用系统模型调用统一invoke/stream返回content_blocks。工具集成以tool声明至少 2 个原子能力并单测覆盖边界与异常路径。中间件防护wrap_model_call路由/降级wrap_tool_call错误处理与审计。上下文注入context提供租户/画像/灰度不计入 token。结构化输出主推理循环生成 JSON/Schema并提供解析与容错策略。可观测最小日志/指标/Trace 打点记录关键事件模型切换、工具调用、解析失败。七、示例最小 invoke 与 content_blocks 归一from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messages import HumanMessage# 依赖OPENAI_API_KEY版本以示例仓库的 requirements.txt 为准model ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini, temperature0)prompt HumanMessage(content[{type: text, text: 用两点说明智能体系统的价值。}])# 单次调用invokeai_msg model.invoke([prompt])# 归一化为 content_blocks 列表统一不同返回形态字符串/列表def normalize_content_blocks(message): if isinstance(message.content, list): return message.content return [{type: text, text: str(message.content)}]blocks normalize_content_blocks(ai_msg)for b in blocks: if b.get(type) text: print(b.get(text, )) else: print(f{b.get(type)}: {b})# 流式调用stream可选按片段打印文本for chunk in model.stream([prompt]): text chunk.content if isinstance(chunk.content, str) else if text: print(text, end)八、示例仅模型调用 vs Agent 编排对比目标展示“仅模型调用”与“带工具的 Agent 编排”在能力与可控性上的差异。仅模型调用直接生成文本无法执行算术/外部动作结果不可验证。Agent 编排通过tool暴露原子能力主循环处理tool_calls可执行、可审计、可回放。from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessagefrom langchain_core.tools import tool# 工具返回两数之和原子能力可单测tooldef add(a: int, b: int) - int: 返回两数之和。 return a b# 仅模型调用无工具、直接生成文本plain_llm ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini, temperature0)plain_res plain_llm.invoke([HumanMessage(content计算 1230并解释思路。)])print(仅模型调用:, plain_res.content)# Agent 编排绑定工具并在主循环处理 tool_callsagent_llm ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini, temperature0).bind_tools([add])msgs [HumanMessage(content请用工具计算 1230并给出一步步解释。)]ai agent_llm.invoke(msgs)msgs.append(ai)for tc in ai.tool_calls or []: if tc[name] add: result add.invoke(tc[args]) # 执行工具 msgs.append(ToolMessage(contentstr(result), tool_call_idtc[id]))final agent_llm.invoke(msgs)print(Agent 编排:, final.content)九、示例外部 API 工具目标体现“外部动作”与工程可观测/可回放。示例以汇率查询 API 为工具展示调用日志与简单回放。import timeimport requestsfrom langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_core.messages import HumanMessage, ToolMessagefrom langchain_core.tools import tool# 外部 API 工具查询两币种间的实时汇率使用公开接口tooldef get_exchange_rate(base: str, target: str) - float: 返回 base 到 target 的近实时汇率。 url fhttps://api.exchangerate.host/latest?base{base}symbols{target} try: resp requests.get(url, timeout8) resp.raise_for_status() data resp.json() return float(data[rates][target]) except Exception as e: # 将异常抛回交由工具中间件或主循环记录审计 raise RuntimeError(fget_exchange_rate_failed: {e})# 绑定工具演示可观测日志与回放llm ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini, temperature0).bind_tools([get_exchange_rate])msgs [HumanMessage(content请用工具查询 USD→CNY 汇率并解释来源可靠性。)]ai llm.invoke(msgs)msgs.append(ai)for tc in ai.tool_calls or []: if tc[name] get_exchange_rate: start time.monotonic() try: rate get_exchange_rate.invoke(tc[args]) # 外部 API 调用 latency_ms int((time.monotonic() - start) * 1000) print(f[tool_log] nameget_exchange_rate args{tc[args]} result{rate} latency_ms{latency_ms}) msgs.append(ToolMessage(contentstr(rate), tool_call_idtc[id])) except Exception as err: print(f[tool_error] nameget_exchange_rate args{tc[args]} error{err}) msgs.append(ToolMessage(contentfERROR: {err}, tool_call_idtc[id]))# 回放打印消息序列可用于审计/复盘for m in msgs: role m.type if hasattr(m, type) else m.__class__.__name__ print(f[replay] role{role} content{str(m.content)[:80]})final llm.invoke(msgs)print(外部工具示例:, final.content)注意实际代码需要考虑以下情况失败重试至少 2 次含指数退避与错误分类。工具异常有审计记录包含工具名、参数、错误类型与时间。结构化解析失败进入回退分支安全输出与日志留痕。差异摘要对比维度仅模型调用Agent 编排能力范围只能描述无法执行外部动作可调用工具执行具体动作可验证性结果难以验证工具返回值可观测与审计失败处理难以工程化治理支持中间件重试、超时、降级与回退成本与复杂度成本低、实现简单工程成本更高、管线更复杂延迟与并发延迟稳定、并发简单工具/治理增加延迟可用并发与缓存优化安全与合规内容审核较弱审计日志、权限与 HITL 审核可插桩可维护性难以回放与定位问题Trace/日志支持复盘利于持续演进如何学习大模型 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】