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建设银行网站登录不了,互联网营销师培训教程,淘宝如何开个人店铺,1024永久免费拒绝收费本文介绍了一种基于Agent驱动的工作流开发新模式#xff0c;颠覆传统先建模#xff0c;后执行的思维#xff0c;转向先定义目标#xff0c;后自组织执行。该模式具有参数自组织、上下文自感知、无需固定流程编排等优势#xff0c;能大幅简化开发流…本文介绍了一种基于Agent驱动的工作流开发新模式颠覆传统先建模后执行的思维转向先定义目标后自组织执行。该模式具有参数自组织、上下文自感知、无需固定流程编排等优势能大幅简化开发流程降低维护成本。通过将Agent作为底层框架而非节点这种范式重塑了工作流开发代表了未来软件开发的新方向。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦工作流我们听得多Agent最近也听得耳朵起茧把Agent当节点构建Agent工作流也常见但是我今天要向你展示的是用Agent作为底层框架来开发工作流。这是一种新的开发模式通过本文的探索你会看到一种新的开发范式的出现并且你会在将来对此习以为常。传统工作流开发当我们讨论工作流时往往会考虑业务流程。当我们用代码堆出一大堆难以维护的业务逻辑代码之后迭代变得难以维系此时我们就会诉诸于工作流来解决我们的开发困境。从概念上讲工作流特别是业务流程在于将复杂的业务逻辑显式地拆解为一系列预定义的、线性的或基于条件的步骤并且用标准的统一语言Ubiquitous Language来进行表达并在最终落地为一套有流程图界面可供操作的系统。在我所经历过的几个工作流项目中存在着这样一对矛盾业务团队希望所开发的工作流可以完美适配团队业务现状开发团队希望所开发的工作流可以完美应付任何业务场景而往往业务团队和开发团队是一批人他们总会在这对矛盾间纠结以至于工作流系统开发进度不及预期。在所有标准工作流模式中BPMN最为典型和知名但除了BPMN以外还有一种也比较知名的可用于构建业务流程模型的语言/符号。它们主要有BPMNBusiness Process Model and Notation业务流程模型和符号提供了一套标准化的图形符号用于描绘流程中的活动Activity、网关Gateway如分支或合并点、事件Event和流向Sequence Flow。开发人员的首要任务是与业务分析师一起将现实世界的业务逻辑转化为严谨的、可执行的BPMN图。状态机State Machine 对于核心是实体状态转换的简单流程例如文档审批生命周期草稿 - 待审核 - 已拒绝/已批准状态机模型更为高效和直观。许多轻量级工作流框架如PHP生态中的Symfony Workflow正是基于有限状态自动机FSM实现的。UML活动图UML Activity Diagram 在软件工程领域UML活动图常用于描述软件内部的控制流和数据流它在概念上与业务流程图相似但更侧重于程序行为而非跨部门的业务协作。事件驱动流程链EPCEvent-Driven Process Chain 尤其是在欧洲和SAP相关的环境中EPC是一种早于BPMN的流程建模标准它以事件Event和功能Function交替驱动流程的推进。无论采用哪种建模方式传统模式的共同点是流程结构必须在代码实现之前被预先定义、固化且运行中不可动态修改。知名的工作流引擎有 Activiti、Flowable 和 Camunda。这些引擎负责解析BPMN模型、管理流程实例的状态、执行任务分配Task Assignment、以及持久化流程数据。基于这些引擎我们常常是把工作流系统和业务系统分开的工作流系统独立部署由开发人员与业务人员一起发布各个流程图发布之后通过订阅发布的形式与业务系统进行通信。一般来说工作流系统本身并不侵入业务系统也不为业务系统提供特殊的业务逻辑业务系统则把工作流系统作为第三方依赖触发和订阅流程从而实现自身业务状态的变化。但是实际上一般来说这两套系统都是同一个开发团队在管理开发团队要为工作流系统的稳定性负责如果因为工作流系统挂掉了导致业务出现故障那么责任自己扛。作为前端我常用的框架主要是bpmn2.0和xstate这两个。从广义上讲我们用的DevOps工作流也是符合这个范畴我在腾讯的时候参与过早期的公司层面的DevOps工作流开发后来这个项目逐渐演变成了蓝盾和腾讯流水线。现在一个非常知名的工具N8N已经占据了整个工作流大半市场而在AI创作领域ComfyUI则是绝对的不二选择。工作流这种模式优势在于流程的可视化、可审计性强和执行可靠。然而它的主要弊端在于僵硬性和高昂的维护成本。流程中的任何微小变动——无论是业务规则的调整、外部API的变更还是新步骤的加入——都需要经历“重新建模 - 重新编译部署后端服务 - 重新修改前端代码”的漫长周期。这使得传统工作流在面对快速变化的业务需求或非结构化、需要灵活决策的动态场景时显得过于笨重和迟缓。因此将显式的、预定义的流程转化为自组织、自适应的协作网络这种新的工作流开发模式悄然崛起。Agent驱动的工作流开发模式Agent驱动的工作流开发模式并非简单地将Agent视为BPMN图中的一个“服务节点”而是将其视为工作流的底层框架Foundation甚至是流程本身的运行时Runtime。这种范式从根本上颠覆了“先建模后执行”的传统思维迈向了“先定义目标后自组织执行”的新境界。更为贴近现实写代码的角度的讲这种模式彻底颠覆我们开发工作流的过程。你要把Agent当作底层的框架类似Activiti、Flowable那样的带有代码写作范式的东西也就是说写代码的方式都会发生翻天覆地的变化。利用Agent来重构业务流程作为开发者而言可能需要做非常大的心理建设。因为我们以前那一套业务梳理、领域模型、状态管理等等方法论现在统统都不需要了它就像一个黑盒但是是非常聪明且准确率高的离谱的黑盒像似里面住了一个巫师你把你的业务规则和当前状态丢进去它就能给你返回你下一步应该执行的函数名与参数然后你运行这个函数即可至于它的内部怎么做到的现在地球上无人能知。但是作为开发者我不管你能不能接受这种模式我想它都会重溯整个行业。关注我的微信公众号 wwwtangshuangnet 阅读本文原文。在很多时候我们创建Agent都是“应用心态”也就是以创建应用的心态去创建Agent一个Agent可以解决一类问题。但是现在我们把Agent放到更底层去它不是应用层面的而是开发框架、第三方类库层面的。如何接入此类工作流现在先让我们来看一下这类工作流在开发层面是如何工作的。也即开发者是怎么写代码接入实际业务的。有了这个相当于“快速开始”的感观之后后面你就好理解了。第一步我们需要在一个单独的地方定义工作流节点和工作流描述。工作流节点包含名称、描述、参数及其描述其中描述非常重要它将向AI展示自己的功能、特性、条件等等让AI能够在正确的时间和正确的状态下选择运行它工作流描述对整个工作流的描述包含工作流的业务背景、业务规则等也可以包含工作流节点之间的顺序、依赖关系等用于限定AI在选择节点运行时有一个约束性节点具体实现就是用代码把节点实现一遍名称和参数要与描述中的一一对应另外要有可被阅读的返回结果禁止返回一些运行时的类实例第二步实例化这个Agent并且向Agent发送消息。然后等Agent返回结果之后把结果解析为JSON对象完成后续逻辑。结束。以上就是业务侧的整个开发流程有没有很意外看上去如此简单。没有与第三方的通信和回调似乎就是调用了一个黑箱接口一样。没错基于Agent来实现工作流完全免除了搭建部署工作流系统的所有成本。这让我想起以前在业务团队搭建 flowable 后端时的造孽过程当时负责这件事的同事为此做了非常多的研究还凭借这些研究完成了晋级。如今回头看看都有些感慨。如何对原有业务逻辑代码进行重构传统的业务逻辑代码主要通过条件分支来实现数据分流复杂一点就会用到FSM对状态进行管理再复杂就会上流程图系统。但我们认真思考一下工作流的本质是什么是现实业务本质上就是人。不同开发团队在不同业务中的位置各有侧重有的业务团队比较保守要求系统必须照搬现实工作流程代码为业务服务而有的业务团队比较激进试图让研发团队用技术提供新的工作流程模式来提升工作效率。我以前所在的腾讯投资业务就是保守与激进兼而有之当听到业务团队要求必须怎样怎样的时候就比较痛苦和抗拒当听到产品经理说我们用什么功能来代替原有工作时就比较亢奋。以投资工作中的文件签署流程为例从资方与创业团队的接触开始到与团队谈妥再到打钱再到后来的退出这个过程中要签署各种文件而每次签署文件的流程又或各有不同最终形成了一套极为复杂的工作流系统。如果用最原始的办法实现就是理清业务按照业务流程的逻辑不同的进行逻辑分支。但随着代码层级的层层下钻逻辑就会越来越难掌握。那么如何用Agent驱动的工作流重构这类已有的工作流程呢首先我们需要重新整理整个业务。这需要产品经理、业务人员、开发团队一起对已有的业务流程进行梳理并形成严谨的业务流程文档。这里非常关键的是业务规则也就是代码层面的逻辑分支。只有详细的规则才能获得准确。其次对不同的业务场景进行区分。以单次业务为单元列出所有业务场景。这会让我们从原来通用的业务代码中又重新跳脱出来形成全部一个一个的特殊业务点。接着以单个业务点为一个流程Agent为这个业务点建立规则。最后建立一个大的类似路由的Agent将各个业务点点Agent统一起来当逻辑进入该部分之后由这个统一的Agent来调度使用哪一个子Agent来运行。而在重构后的实际体验上业务团队的人员就不需要从原本一个巨大的流程页面进去找到自己当前所在的阶段然后再去操作而是直接告诉Agent我要做什么操作并且把自己的文件上传上去由Agent自己来完成调度。当然我们也可以完全保留原来的操作界面使两者可以统一到一起。与传统工作流引擎相比有哪些不同用Agent作为底层驱动来去构建业务流程虽然会大大的节省开发量但是也没有玄乎到程序员什么都不用干没有到不写代码的地步。这需要和Vibe Coding区分开来。Vide Coding是由多个Agent协同完成编程任务目标是写代码至于具体的业务流程需要通过vibe的形式让Agent写成固化的代码一旦写好后工作流就是静态的固定的。而我们现在所讲的Agent工作流是由人来写好代码在实际业务运行时AI参与其中。两者有着巨大的区别。先不管这种开发模式好不好有没有优势是不是更符合业务降本增效的主旋律我们先来看一看Agent工作流模式与传统工作流模式的区别再从中得到自己的一些体悟。参数自组织传统工作流引擎需要定义节点高级一点的用DSL来定义流程从这些方面来说基于Agent驱动的工作流在“工作流”概念的本质上没有颠覆。但是基于AI的推理总结能力在新模式下我们不需要因为节点之间的数据传递太过操心AI可以自己从上下文当前的和以往的中提炼节点参数从而大大的节省了我们在实现节点时的复杂度。举一个例子我们的某一个节点在运行时需要传入“用户所选的币种”但是这个节点其实位于位置比较靠后的地方而用户是在一开始提交的币种信息这个操作可能是在5天前。传统的做法是要么要求用户在当前也传入当时选的币种要么是在业务系统一侧通过数据库查询之后再把币种信息连同用户提交一起传入要执行的节点。这在传统开发模式下非常自然毫无争议。但是如果是基于Agent的工作流则不需要在此时关心币种问题因为Agent有一个“上下文”的概念我们会通过“上下文工程”去构建上下文而作为用户提交的信息往往都在上下文中虽然当前用户并没有提供币种信息业务侧代码也没有去查但是Agent在构造当前节点的入参时由于我们构建的上下文中包含了用户提交的早期信息AI会自动识别到这个信息并把它构造到参数里面去。光靠文字可能比较难理解你现在就可以去做一个实验在deepseek中发起一个新会话然后在一开始提供一个币种信息并在多轮会话之后要求它构造一个JSON对象并提供一个JSON Schema描述其中一个字段就描述说是币种那么它几乎一定会把你最早提供的币种信息填到这个JSON里返回给你。这就是基于Agent的工作流的参数自组织特性它包含两个点无需在工作流中用代码去进行上下游节点数据传递的mappingAI会自己根据JSON Schema的描述构造正确格式的参数包括数据类型和格式统一等等无需处理跨节点数据传递问题AI会自动从上下文历史数据中拿到对应的值作为参数有了这个特性之后开发者不再需要关注工作流与实际业务的强关联性而是可以专注于某个节点的具体实现不需要考虑说上游节点给的数据对不对自己的返回数据格式可不可以等等问题只要专注于把自己的逻辑实现清楚。上下文自感知其实上面说的“跨节点数据传递”就是上下文自感知的一种。你不需要明确的告诉Agent要从哪里去拿数据Agent有自己的推理能力能根据你的输入理解出当前工作流的领域概念并且按照业务的常见模式去提取、汇总、转换。举一个小例子比如你的流程里面提供了多用户在某个节点的输入比如搬家的一个流程搬家公司可能要分两批完成你们办公室的用品搬迁那么这就涉及到两批人的协作。比如A批录入了125件物品B批录入了240件那么搬完之后流程就进入到下一阶段验收阶段。此时有一个工作节点需要验证物品数量是否符合。如果是传统实现就必须将A和B各自录入的数据都查出来然后相加之后传入节点。但是用Agent则不需要因为AI有简单的数学知识它自己可以感知总共件数是365件而无需人为去数据相加。同样的道理当一个用户在中午12点在某一个节点上完成了操作在后续节点上要求只统计2小时以内的数据时AI能感知这个中午12点的操作是否属于统计的范畴当然前提是AI得知道当前的确切时间。以上举的这两个例子都是非常简单的推理场景简单的数字加减和时间比较AI几乎都不会出错。这种上下文自感知的特性让Agent工作流在开发时有了更多的灵活性。不过归结起来还是开发者只需要把精力集中在节点本身的实现上而无需太为工作流的全盘过度操心。无固定edge流程以实现业务为目标节点与节点的连线即edge边表示节点的先后顺序和依赖关系也表示着数据的流向。而Agent驱动的工作流弱化了强制性edge设计即弱化了流程“编排”这件事。传统的工作流编程必然面临节点编排的复杂实现。我曾在腾讯参与节点与边DSL的设计我们最初希望通过一套简单的符号描述来代表edge但是在经过多轮的验证后发现现实中工作流的编排太复杂了稍有一个例外案例出现就会打乱原有设计的美好初衷。在我的博客 www.tangshuang.net 中阅读本文原文。复杂的工作流系统往往都有一套独立的编排体系前端通过bpmn.js或其他流程图UI库来承载同时前后端在数据结构上要形成统一在这套统一的数据结构上后端以这份数据作为配置去理解配置中各个阶段的顺序、守护条件、并串行逻辑、延时等等各种工作流里面的专有逻辑。这样一整套的东西归根到底就是为了解决edge的问题即数据的流转问题。而基于Agent驱动的工作流则没有这种编排。节点选择或者说数据的流转靠的是Agent对业务规则的理解和对当前整个上下文中数据、状态的判断由Agent来决策接下来应该执行哪个工作节点。不过这并不意味着准确的业务流程不重要。相反由于AI具有一定的幻觉如果你所提供的系统提示词不够准确流程跑错的可能性还是有的因此对业务的精确描述就更加重要。当然由于我们还可以在Agent实现时加上Plan、ReAct等模式可以打压它执行错误的概率。看上去这种模式多了很多不确定性然而实际上它是跳过繁琐直指业务核心只要实现了业务目标走哪条“路”并不重要。正是因为有了这一特性基于Agent的工作流就没有编排系统。你可以说你的产品业务文档就是编排系统。无需从固定节点开始执行传统的工作流必须有一个起点也就是“开始”节点。在一个工作流实例化之后它的执行顺序是固定的虽然可能有很多分支但是每条分支的入参和返回值都是有强烈约束的。但Agent工作流不一定非得从某个节点开始。得益于强大的上下文工程我们可以在系统上下文中塞入很多有用的信息而在这些信息的驱使下Agent相当于有了很多前置信息当这些前置信息覆盖了某些节点的输出也就是这些节点就是为了得到这些信息时Agent就可能跳过执行这些节点。作为程序员其实我们可以理解这种模式。在我们的编程中也存在着两种模式一种是“激发模式”一种是“收集模式”。所谓激发模式就是我不断的产生数据然后把数据传入进去通过了它的验证它就会开始运行这就是激发。而收集模式则是反过来它在不停的收集可用的数据一旦收集齐全了自己需要的数据就会主动运行。这两种模式各有好处不过我们大多数情况下都是采用激发模式相对来说收集模式理解起来和实现起来都更难。而基于Agent来实现收集模式则异常简单因为你不需要去通过编程实现依赖收集AI大模型自己可以提炼相关信息。这也就是说对于工作流中的节点它们其实不是被某一个东西推着走而是在入参满足的情况下被Agent运行而适当的工作流流转描述就可以跳过那些流程中靠前的为后续节点生成数据的节点从而大大提升业务流转的效率。更强的通用性和向下兼容就像我们开发自己的工作流平台或框架一样一旦一个框架成型发布那么就可以复用到其他很多业务中。同样的道理一款好的Agent工作流框架也可以复用到其他业务中。而由于当下Agent开发模式的特殊性这种框架的通用性更好比如现在流行的编程Agent如claude code它可以复用到很多场景中。特别是一些通用Agent可以完成跨领域的任务。由于一套业务系统中各个业务模块往往具有极强的相关性因此在一个业务中为了提升效率而研发的Agent工作流框架可以几乎非常容易的接入到其他业务模块中。特别是新业务模块几乎无需做流程开发就可以复用原有的框架快速搭好业务流程。另外还有一个点就是基于Agent的工作流可以和老系统兼容甚至共存。之所以会出现这样的情况是因为AI对数据格式的不敏感你是xml的也好JSON的也罢就是纯文本它也不挑。因此你可以在老系统继续运行的基础上搞一个旁路用Agent工作流完成和老系统一模一样的能力但是提供一个聊天表单融合的界面操作更简单要提交的数据也更少让关系比较好的业务团队成员试用反馈不错的情况下再推广到整个业务团队使用然后把老系统的入口进行切换不是下架只是隐藏因为还可以继续用。工具的丰富生态其实也不算太丰富但是只要有上游接口用起来也很方便。例如如果按照传统的开发模式如果想要接入一个第三方服务比如说某个发界面很漂亮邮件的服务往往需要我们在原有的业务系统中新增一些代码来完成接入。但是用Agent的开发模式就不需要你只需要自己开发一个mcp的npm包发布到公司内部的npm仓库然后在你的Agent配置文件中把这个mcp server的配置信息加进去在无需修改业务代码的情况下就可以增加工具调用。当然前提是你为你的Agent预留了无需重启服务就可以添加mcp server的能力。这特别适合用在那种不是核心业务节点而是一些旁路的节点例如通知类、信息收集总结类、数据统计类等节点。构建Agent驱动的工作流框架的核心概念本来我想要写如何实现一个Agent驱动的工作流框架的但是由于时间原因以及篇幅所限我打算下次再写一篇单独的实战篇来写。到时候再把写好的框架开源就可以让更多的小伙伴一起来体验这种新的工作流开发模式。在构建Agent驱动的工作流之前我们首先需要掌握Agent的构建。当然这里的掌握是指核心能力也就是会话、工具调用的能力毕竟如果啥都掌握了那还要人家那些构建Agent的创业公司干啥。因此我们先从最核心的开始只要一个Agent能够按照常规的Agent模式跑起来那么我们就可以开始构建自己的工作流框架。Agent核心组件与角色一个Agent不仅仅是一个大型语言模型LLM的调用接口它是一个具备以下要素的自主执行单元感知与推理LLM Core 利用LLM强大的上下文理解和推理能力理解用户目标、流程状态和环境反馈。工具与行动Tools Actions Agent被赋予了执行特定任务的工具集Tools例如调用企业API、查询数据库、发送邮件或运行自定义代码块。这些工具取代了传统工作流中的“服务任务”Service Task。记忆与经验Memory 保持短期记忆上下文和长期记忆历史流程、最佳实践从而在复杂、长周期的流程中保持连贯性。规划与修正Planner 根据当前目标和状态Agent可以自主生成、评估和动态调整其执行计划这取代了传统BPMN中固定的、预定义的流程路径。传统工作流开发模式中流程路径是外置的存储在BPMN图中Agent模式中流程路径是内置的由Agent的规划器动态生成。虽然我们可以利用Agent来动态规划流程但是我们最好还是能够在系统提示词中把我们本来的业务流程写清楚而不是完全让Agent来自由发挥毕竟连人在理解业务上都会存在偏差更何况AI理解我们的复杂业务呢作为初学者我们不需要一上来就各种Agent框架来一堆我们完全不要什么Agent框架我们直接自己手撸代码。这些高大上的“执行单元”本质上不过是各种调用。除了调用工具就是调用LLM API接口说起调用谁能比我们这些CRUD程序员们更厉害呢只要我们理清楚了Agent的工作原理那么用一个文件就可以手撸一个Agent连MCP都给你接上。一些干货Agent的记忆就是存数据库什么数据库都行我们不需要做什么记忆压缩、筛炼之类的存起来然后读取出来稍加筛选和处理就可以作为上下文了。核心目标是跑起来。每一个节点的输出直接转化为JSON字符串存因为AI完全可以读这种信息你甚至不需要把它转回Object对象就是字符串丢给AI。还有就是Agent可以是无状态的如果你的系统不需要长连接不需要多人同时协作就是一个独占进程的业务处理的类型的那么就是要运行的时候启动一个Agent实例给它一个ID然后把它的记忆数据从数据里读出来塞进去作为上下文然后再向它发送这个请求的数据就行了超级简单。一切皆工具调用在Agent中虽说什么规划、反思之类都很重要但是所有的一切都要落到“工具调用”这4个字上。而Agent工作流实际上就是“工具调用”“流程控制”如果我们激进一点我们干掉流程这个概念我们所做的一切工作本质上就是利用Agent的工具调用能力干掉了原来复杂的流程图系统。那么什么是工具这是一个占据了99%心智重要性的问题。在Agent中所谓工具就是一段被执行的代码而往往这段代码还具有非常高的统一格式以至于我们只要按照这个格式开发全部工具就可以让这个Agent拥有无限力量。在大模型中有一个Function Call的能力这个能力是一切的基础。有了它我们可以与MCP Server结合构建出一个可动态注册的固定运行逻辑的通用Agent框架。而正如前文所说你的业务团队在业务上关联性很大所以这个通用Agent有很大可能可以覆盖你们团队的全部需求就像万金油一样哪里有需求就往哪里贴。而有了MCP之后这个Agent框架还可以做到随时随地增加工具甚至可以修改系统提示词来增加功能。而我们还可以把业务封装为MCP Server一个新业务逻辑上线变得非常易插拔都不用动正在运行的老系统。此外还有一个更有意思的点就是你还可以把另外一个Agent当作工具来接入当前的Agent同样也是基于MCP协议来实现热插拔。也就是说我们可以让两个业务串联起来比如你所在的某个销售系统和财务是完全隔绝的两个系统现在有了AgentMCP你可以在销售系统里把财务系统中的某个能力作为你业务流程里面的一个环节而无需财务系统做任何改造如果他们有API的话。而流程落到最后就是何时何地以何参数调用工具的过程。前面说到Function Call的能力实际上Function Call可以多轮调用大模型可以分批次的执行工具通过上一批次的执行结果来自主决策这一批次可以调用的工具而如果没有可调用的工具它就会返回空。这对我们执行工作流来说又把开发难度降低了传统模式下我们需要解析流程图中edge的各种内在意思按规则执行但是在Agent模式下只需要来一个自循环可以是while(true)也可以是递归就可以做到以前要有个庞大的流程引擎才能做到的事。实在是太神奇了结语本文介绍了一种基于Agent驱动的工作流开发模式它和传统工作流开发模式有着非常大的范式差异。它不仅简化了数据传递、参数构造、流程编排等一系列问题而且还为不同系统之间的融合保留了非常大的想象空间。更重要的我认为是它既结合了AI时代的便利性又不完全脱离现有系统的代码实现找到了一种并行两种范式的可能性。能够做到这种包容性的根源在于AgentMCP这对双胞胎组合它们可以让一个系统的可扩展性变得极为广阔。这也意味着这种编程模式不仅局限于工作流的开发即使在业务系统的开发中也可以尝试通过MCP协议来代替各种模块化、微服务化等传统开发模式也是有很大可行性的。好了今天就聊到这里如果你有什么想法可以在下方留言我们一起探讨读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。学会后的收获• 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